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モデル枝刈りナレッジポイントの編集

剪定というのは、深層学習モデル最適化のための 2 つの一般的な手法は、モデルの複雑さを軽減し、推論速度を向上させるために使用されており、リソースに制約のある環境に適しています。

剪定

枝刈りは、モデル内の重要でないパラメーターまたは冗長なパラメーターを削除することによって、モデルのサイズと計算量を削減する方法です。剪定は通常、次の種類に分類されます。

1. 重みの枝刈り

重み枝刈りは、重み行列内のゼロに近い要素を削除することにより、モデルのパラメーターの数を減らします。一般的な方法は次のとおりです。

• 非構造化プルーニング: ウェイト マトリックス内の小さなウェイトを 1 つずつ削除します。
• 構造化された枝刈り: 特定の構造(行全体または列全体など)ごとに重みを削除します。

例：

import torch

# 假设有一个全连接层
fc = torch.nn.Linear(100, 100)

# 获取权重矩阵
weights = fc.weight.data.abs()

# 设定剪枝阈值
threshold = 0.01

# 应用剪枝
mask = weights > threshold
fc.weight.data *= mask
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2. チャネルプルーニング

チャネルプルーニングは主に次の目的で使用されます。畳み込みニューラル ネットワーク 、畳み込み層内の重要でないチャネルを削除することで計算量を削減します。一般的な方法は次のとおりです。

• 重要性に基づいてスコアを付ける: 各チャネルの重要度スコアを計算し、スコアが低いチャネルを削除します。
• スパース性に基づく: スパース正則化項を追加すると、トレーニング プロセス中に一部のチャネルが自然にスパースになり、その後プルーニングされます。

import torch
import torch.nn as nn

class ConvNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConvNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
    
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.conv2(x)
        return x

model = ConvNet()

# 获取卷积层的权重
weights = model.conv1.weight.data.abs()

# 计算每个通道的L1范数
channel_importance = torch.sum(weights, dim=[1, 2, 3])

# 设定剪枝阈值
threshold = torch.topk(channel_importance, k=32, largest=True).values[-1]

# 应用剪枝
mask = channel_importance > threshold
model.conv1.weight.data *= mask.view(-1, 1, 1, 1)

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3. レイヤーの枝刈り

レイヤ プルーニングでは、ネットワーク レイヤ全体が削除され、モデルの計算深さが削減されます。このアプローチはより根本的であり、モデル アーキテクチャ検索 (NAS) と組み合わせて使用​​されることがよくあります。

import torch.nn as nn

class LayerPrunedNet(nn.Module):
    def __init__(self, use_layer=True):
        super(LayerPrunedNet, self).__init__()
        self.use_layer = use_layer
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
    
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        if self.use_layer:
            x = self.conv2(x)
        return x

# 初始化网络，选择是否使用第二层
model = LayerPrunedNet(use_layer=False)

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