기술나눔

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모델 가지치기 지식 포인트 편집

가지치기는딥러닝 모델최적화를 위한 두 가지 일반적인 기술은 모델 복잡성을 줄이고 추론 속도를 향상시키는 데 사용되며 리소스가 제한된 환경에 적합합니다.

전정

가지치기는 모델에서 중요하지 않거나 중복되는 매개변수를 제거하여 모델 크기와 계산 노력을 줄이는 방법입니다. 가지치기는 일반적으로 다음과 같은 유형으로 구분됩니다.

1. 체중 가지치기

가중치 가지치기는 가중치 행렬에서 0에 가까운 요소를 제거하여 모델의 매개변수 수를 줄입니다. 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

• 구조화되지 않은 가지치기: 가중치 행렬에서 작은 가중치를 하나씩 제거합니다.
• 구조화된 가지치기: 특정 구조(행 전체, 열 전체 등)별로 가중치를 제거합니다.

예:

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. 채널 가지치기

채널 가지치기는 주로 다음 용도로 사용됩니다.컨벌루션 신경망 , 컨벌루션 레이어에서 중요하지 않은 채널을 제거하여 계산량을 줄입니다. 일반적인 방법은 다음과 같습니다.

• 중요도에 따른 점수: 각 채널의 중요도 점수를 계산하여 점수가 낮은 채널을 제거합니다.
• 희소성을 기반으로 함: 희소 정규화 용어를 추가하면 일부 채널은 훈련 과정에서 자연스럽게 희소해지고 정리됩니다.

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. 레이어 가지치기

레이어 프루닝은 전체 네트워크 레이어를 제거하여 모델의 계산 깊이를 줄입니다. 이 접근 방식은 더욱 급진적이며 종종 NAS(모델 아키텍처 검색)와 함께 사용됩니다.

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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