【知识星球】剪枝量化初完结，蒸馏学习又上线
欢迎大家来到《知识星球》专栏，这里是网络结构1000变小专题，模型压缩是当前工业界的核心技术，我们这一个月一直在更新相关的内容，刚刚更新完了一批剪枝和量化相关的文章，最近又开始更新蒸馏学习相关的内容。
作者&编辑 | 言有三
1 剪枝
剪枝是一项古老的技术，从上个世纪传承至今，在学术界和工业界相关的研究工作都是很活跃的。剪枝根据不同的粒度有很多种，小到一个卷积连接，大到一个网络层。
下面是Google关于剪枝的一个典型研究。
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To prune, or not to prune
本文探讨了具有同样大小的稀疏大模型和稠密小模型的性能对比，在图像和语音任务上表明稀疏大模型普遍有更好的性能。
作者/编辑 言有三
模型剪枝是一项重要的模型压缩技术，它给网络参数带来了稀疏性，在开源框架中可以通过和权重矩阵大小相等的掩膜来实现。
那么，剪枝到底对性能会有什么影响呢？首先看Inception V3模型的实验，在稀疏性分别为0%，50%，75%，87.5%时的结果，此时模型中非零参数分别是原始模型的1，0.5，0.25，0.128倍，即实现了1，2，4，8倍的压缩。
可以看到，在稀疏性为50%，性能几乎不变。稀疏性为87.5%时，指标下降为2%。
上表展示了MobileNet的实验结果，分别比较更窄的MobileNet和更加稀疏的MobileNet的结果，可以发现稀疏的MobileNet性能明显优于稠密的MobileNet。
75%的Sparse Model比0.5倍宽的Dense Model在top-
1指标上超出了4%，而且模型更小。90%的Sparse Model比0.25倍宽的Dense Model在top-1指标上超出了10%，模型大小相当。
从这里可以看出剪枝真的是一个非常有前途的课题，值得研究。
[1] Zhu M, Gupta S. To prune, or not to prune: exploring the efficacy of pruning for model compression[J]. arXiv preprint arXiv:1710.01878, 2017.
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2 量化
量化是深度学习模型在各大硬件平台落地的重要基础技术，从全精度到8bit及以下的相关研究和实践都非常多。早期的研究关注在训练后模型的权重量化，而现在更多的研究已经集中在训练过程中同时完成量化，并且并不仅仅限制在模型的权重，而是从权重到激活，甚至是误差和梯度，并且开始关注混合精度量化，下面是一个典型的研究。
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HAQ
HAQ(Hardware-Aware Automated Quantization with Mixed Precision)是一个自动化的混合精度量化框架，使用增强学习让每一层都学习到了适合该层的量化位宽。
作者/编辑 言有三
不同的网络层有不同的冗余性，因此对于精度的要求也不同，当前已经有许多的芯片开始支持混合精度。通常来说，浅层特征提取需要更高的精度，卷积层比全连接层需要更高的精度。如果手动的去搜索每一层的位宽肯定是不现实的，因此需要采用自动搜索策略。
另一方面，一般大家使用FLOPS，模型大小等指标来评估模型压缩的好坏，然后不同的平台表现出来的差异可能很大，因此本文使用了新的指标，即芯片的延迟和功耗。
搜索的学习过程是代理Agent接收到层配置和统计信息作为观察，然后输出动作行为即权值和激活的位宽。其中一些概念如下：
(1) 观测值-状态空间，一个10维变量，如下：
(2) 动作空间，使用了连续函数来决定位宽，离散的位宽如下：
(3) 反馈，利用硬件加速器来获取延迟和能量作为反馈信号，以指导Agent满足资源约束。
(4) 量化，直接使用线性量化方法，其中s是缩放因子，clamp是截断函数。
c的选择是计算原始分布和量化后分布的KL散度，这也是很多框架中的做法。
(5) 奖励函数，在所有层被量化过后，再进行1个epoch的微调，并将重训练后的验证精度作为奖励信号。
(6)代理，使用了深度确定性策略梯度（DDPG）方法。
下面我们看实验结果，这是延迟约束量化下的结果。
上图是MobileNet-V1/V2模型在边缘端和云端设备上的实验结果，与固定的8bit量化方法相比，分别取得了1.4倍到1.95倍的加速。
上图分别是边缘端和云端设备上MobileNet-V1各个网络层的量化特点，可以发现在边缘端设备上depthwise卷积有更少的bits，pointwise有更多，在云端则是完全相反。这是因为云设备具有更大的内存带宽和更高的并行性，而depthwise就是内存受限的操作，pointwise则是计算受限的操作，MobileNet-V2上能观察到同样的特点。
另外还有能量约束和模型大小约束的结果，读者可以读原始论文获取细节。
[1] Wang K, Liu Z, Lin Y, et al. HAQ: Hardware-Aware Automated Quantization with Mixed Precision[C]//Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. 2019: 8612-8620.
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3 蒸馏学习
人类学习都需要一个经验更加丰富的老师引导，这一思想也可以更自然地迁移到深度学习模型的训练上，即知识蒸馏(Knowledge Distilling)技术，由此引发了很多的相关研究，大佬云集。下面是Hinton研究组最早期的经典方法。
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Knowledge Distilling
知识蒸馏(Knowledge Distilling)是一项重要的模型压缩技术，它将Teacher模型的知识迁移到了Student模型上，有着很广泛的应用。
作者/编辑 言有三
知识蒸馏法包含了一个大模型，也被称为teacher模型，一个小模型，也被称为student模型，teacher模型和student模型的训练是同时进行的。
Hinton最早在文章“Distilling the knowledge in a neural network”中提出了这个概念，核心思想是一旦复杂网络模型训练完成，便可以用另一种训练方法从复杂模型中提取出来更小的模型。
“蒸馏”的难点在于如何缩减网络结构但保留有效信息，文中以softmax分类为例子，T就是一个常量参数：
当T=1时，这就是softmax的定义，当T>1，称之为soft softmax，T越大，因为Zk产生的概率差异就会越小。
文中提出这个方法用于生成软标签，然后将软标签和硬标签同时用于新网络的学习。当训练好一个模型之后，模型为所有的误标签都分配了很小的概率。然而实际上对于不同的错误标签，其被分配的概率仍然可能存在数个量级的悬殊差距。这个差距，在softmax中直接就被忽略了，但这其实是一部分有用的信息。文章的做法是先利用softmax loss训练获得一个大模型，然后基于大模型的softmax输出结果获取每一类的概率，将这个概率，作为小模型训练时的标签，网络结构如上图。真实的损失函数包含了硬标签(hard label)和软标签(soft label)两部分。
MNIST和JAT数据集上的结果都验证了该方法的有消性，如下图：
[1] Hinton G, Vinyals O, Dean J. Distilling the knowledge in a neural network[J]. arXiv preprint arXiv:1503.02531, 2015.
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