从零学习大模型（十）-----剪枝基本概念

剪枝的基本概念

• 模型压缩中的地位：剪枝是模型压缩中的重要技术之一，它通过减少模型的参数量来降低计算资源的需求。对于大型神经网络，尤其是像BERT、GPT等参数量级巨大的模型，剪枝可以有效地减少模型的内存占用和计算量，从而加快模型的推理速度并降低部署成本。
• 重要性：剪枝的重要性在于它能够在尽量保持模型性能的前提下显著减小模型规模，使得深度学习模型在资源受限的设备（如移动设备、嵌入式系统）上也能够高效运行。剪枝不仅可以降低存储和计算成本，还可以减少模型在推理阶段的延迟，使其更适合于实时应用。此外，剪枝技术对于边缘计算和云计算等场景下的模型部署也至关重要，因为它可以优化硬件利用率并节省能源消耗。

结构化剪枝

结构化剪枝是一种对模型进行压缩的方法，通过剪去整个结构化的单元（如卷积核、通道、层等）来减少模型的复杂度。在这种方法中，模型的剪枝对象通常是具有特定结构的部分，例如卷积神经网络中的整个滤波器或通道，而不是单个权重参数。

工作原理：结构化剪枝的核心思想是找到模型中对最终预测影响较小的结构化单元，并将其剪除。例如，在卷积神经网络中，可以根据通道对模型性能的贡献程度，将一些低贡献的通道剪掉。剪掉这些通道后，模型的输入和输出维度都会发生相应的变化，使得整体计算量减少，从而提高推理速度和效率。

• 优点：
  1. 硬件友好：由于结构化剪枝的剪除对象是整个通道、滤波器或层，因此剪枝后的模型仍然保留了规则的结构，能够更好地利用现有的深度学习硬件（如GPU和TPU）进行加速。这种规则性使得硬件在执行时可以充分利用矩阵运算的并行性，从而带来显著的推理加速效果。
  2. 简化部署：结构化剪枝后的模型更容易部署，因为剪枝后的模型结构保持了一定的规整性，适配现有的深度学习框架和推理引擎时不需要进行复杂的修改。
• 缺点：
  1. 精度损失较大：相比于非结构化剪枝，结构化剪枝往往会导致较大的精度损失，因为每次剪枝的单位较大，可能会对模型的表示能力产生较大影响。
  2. 剪枝粒度较粗：由于剪枝的对象是整个滤波器或通道，因此灵活性较差，无法像非结构化剪枝那样精细地控制模型的稀疏程度。

常见方法：

1. 基于BN层的通道剪枝：利用Batch Normalization（BN）层的缩放因子作为剪枝标准，剪掉缩放因子较小的通道，例如Network Slimming方法。
2. L1范数剪枝：计算每个通道的L1范数，根据范数大小进行排序，剪除范数较小的通道。L1范数较小的通道被认为对模型输出的影响较小，因此可以被安全地剪掉。《Pruning Filters for Efficient ConvNets》

• 应用场景：结构化剪枝主要应用于对实时性要求较高的场景，如移动端设备上的推理任务、边缘计算等。在这些场景中，计算资源受限，通过结构化剪枝可以显著降低计算量，从而实现更快的响应速度。

非结构化剪枝

非结构化剪枝是一种精细化的剪枝方法，通过移除神经网络中的单个权重连接来减少模型的参数数量。这种方法并不局限于剪除整个滤波器或通道，而是逐个评估每个权重的重要性，剪去那些对模型输出影响较小的权重。

工作原理：非结构化剪枝的核心思想是找到对模型预测贡献最小的个别权重，然后将其剪除，使得模型变得更加稀疏。通常采用某种度量标准（如权重的绝对值）来衡量每个权重的重要性，绝对值较小的权重被认为对模型输出影响较小，可以被安全地剪掉。在剪枝后，模型通常需要再训练以恢复因剪枝而导致的性能损失。

• 优点：
  1. 高稀疏度：非结构化剪枝可以实现非常高的稀疏度，因为它直接针对单个权重进行剪除。这使得模型在参数数量上能够大幅度减少，特别适合在内存受限的环境中使用。
  2. 精细化控制：由于非结构化剪枝的粒度非常细，可以精确地控制模型的稀疏程度，从而实现较为平衡的剪枝效果，即在最小化精度损失的前提下最大化压缩比。
• 缺点：
  1. 硬件加速难度大：尽管非结构化剪枝可以减少模型的参数数量，但由于其剪除的是个别权重，这通常会导致不规则的稀疏结构。这种不规则性使得现有的硬件（如GPU和TPU）难以有效地利用稀疏性进行加速，因为矩阵运算的并行性难以充分发挥。
  2. 实现复杂：非结构化剪枝后的模型稀疏性较高，但这种稀疏结构难以直接被深度学习框架优化利用。因此，在推理阶段，需要专门的稀疏矩阵运算优化策略或特定的稀疏库来支持，以实现预期的加速效果。

常见方法：

1. 权重大小剪枝（Magnitude Pruning）：通过设定阈值，剪掉绝对值小于该阈值的权重 [Han et al., “Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding”, 2016]。最经典的方法之一是剪去权重绝对值最小的部分，逐步增加稀疏度。
2. 基于梯度的剪枝：利用反向传播过程中梯度的信息来判断哪些权重对损失函数贡献最小，进而将其剪除 [Molchanov et al., “Pruning Convolutional Neural Networks for Resource Efficient Inference”, 2017]，例如使用梯度乘以权重的绝对值作为剪枝标准。

应用场景：非结构化剪枝主要应用于内存受限但对实时性要求不高的场景，例如在一些需要将模型部署到低内存设备的情况下，或者在训练过程中进行稀疏化以减少存储需求。虽然非结构化剪枝的加速效果在硬件上可能不如结构化剪枝明显，但它在模型大小压缩方面的表现非常突出。

全连接层剪枝

全连接层剪枝是一种对神经网络中全连接层进行压缩的方法，通过剪除全连接层中的一些权重来减少参数数量和计算复杂度。全连接层剪枝通常采用权重大小作为重要性度量，剪掉那些绝对值较小的权重，因为这些权重对模型的整体预测贡献较小。

工作原理：全连接层剪枝的基本步骤包括计算每个权重的重要性，然后根据设定的阈值进行剪除。权重的绝对值通常被用作衡量其重要性的指标，绝对值较小的权重意味着对输出影响较小，因此可以被剪除。剪枝后，模型需要再训练以恢复部分性能损失。

• 优点：
  1. 显著减少参数量：全连接层是神经网络中参数数量最多的部分之一，通过剪枝可以显著减少模型的整体参数量，降低存储和计算需求。
  2. 灵活性高：全连接层剪枝可以非常灵活地调整剪枝比例，从而控制模型的压缩程度。
• 缺点：
  1. 硬件加速效果有限：由于全连接层剪枝往往是不规则的（即非结构化的），因此在实际硬件中可能无法有效利用这种稀疏性进行加速。
  2. 可能影响模型的泛化能力：过度剪枝可能会导致模型的泛化能力下降，尤其是在数据量有限的情况下。

常见方法：

1. 权重剪枝（Weight Pruning）：对全连接层中的权重进行剪枝，通常根据权重的绝对值大小进行剪除。
2. 量化剪枝结合：结合剪枝与量化技术，进一步减少全连接层的存储需求。

应用场景：全连接层剪枝主要用于需要降低模型存储和计算成本的场景，如在内存和计算能力有限的设备上运行深度学习模型。全连接层剪枝对于模型中全连接层占比高的网络（例如一些经典的MLP模型）尤其有效。

Transformer层剪枝

Transformer层剪枝是一种针对Transformer模型（如BERT、GPT等）中的自注意力模块和前馈网络进行剪枝的方法，旨在减少模型的参数量和计算开销。Transformer剪枝通常包括层剪枝（Layer Pruning）、头剪枝（Head Pruning）以及权重剪枝等多种方式。

工作原理：Transformer层剪枝的核心思想是评估每个层、注意力头或权重对模型性能的重要性，然后根据评估结果去掉那些对模型性能贡献较小的部分。例如，头剪枝是指剪除自注意力机制中某些注意力头，这些头在最终输出中对预测任务的影响较小。层剪枝则是直接去掉Transformer中的某些编码器或解码器层，从而减小模型的深度。

优点：

1. 显著减少计算复杂度：通过剪除部分层或注意力头，Transformer层剪枝可以显著减少模型的计算复杂度，降低推理时间，适合在资源受限的设备上部署。
2. 灵活控制模型大小：剪枝可以灵活地选择剪除的层数或注意力头数目，从而控制模型的压缩比例，适应不同应用场景的需求。

缺点：

1. 潜在的精度损失：剪枝过程可能导致模型性能下降，尤其是在去掉对模型预测有较大贡献的层或注意力头时。因此，剪枝后的模型通常需要再训练以弥补性能损失。
2. 剪枝策略设计复杂：如何选择最优的剪枝策略是一个挑战，需要结合任务需求和模型的具体结构来确定最佳的剪枝方案。

常见方法：

1. 头剪枝（Head Pruning）：剪除多头自注意力机制中的一些注意力头，保留最有用的部分。例如 [Michel et al., “Are Sixteen Heads Really Better than One?”, 2019]。
2. 层剪枝（Layer Pruning）：剪除Transformer模型中的某些层，通常通过评估每层对最终任务的贡献来决定。例如 [Fan et al., “Reducing Transformer Depth on Demand with Structured Dropout”, 2019]。
3. 权重剪枝（Weight Pruning）：类似于其他神经网络中的权重剪枝，通过剪掉权重较小的部分来减小模型的参数量。

应用场景：Transformer层剪枝主要用于需要降低Transformer模型推理时间的场景，例如自然语言处理中的实时应用（如文本分类、机器翻译等），以及在边缘设备上部署大规模预训练模型时。通过剪枝，可以在尽量保持模型精度的前提下大幅度提高模型的推理效率。