23、深度神经网络训练加速与压缩技巧

深度神经网络训练加速与压缩技巧

在深度神经网络的训练过程中，有许多关键技术和策略可以提升效率和性能。下面将详细介绍这些技术。

批量归一化（Batch Normalization）

批量归一化在深度神经网络中起着重要作用。通过将损失关于均值和方差的偏导数代入特定公式，可以得到损失通过批量归一化层的完整反向传播递归式，这为理解损失在对应 BN 节点的反向传播提供了全面视角。其他方面的反向传播与传统情况类似。

批量归一化能够实现更快的推理，因为它避免了梯度爆炸和梯度消失等问题，这些问题会导致学习速度变慢。在推理（预测）阶段，会出现一个自然的问题：由于变换参数 μi 和 σi 依赖于批次，当只有单个测试实例时，应该如何计算它们呢？在这种情况下，可以使用全部训练数据预先计算 μi 和 σi 的值，然后在测试时将它们视为常量。也可以在训练期间对这些值进行指数加权平均。因此，在推理时，归一化就变成了一个简单的线性变换。

此外，批量归一化还具有正则化的特性。同一个数据点在不同批次中可能会导致不同的更新，这种效果可以看作是在更新过程中添加了一种噪声。实验表明，当使用批量归一化时，像 Dropout 这样的正则化方法似乎并不能提升性能，但在这一点上并没有完全达成共识。层归一化（Layer Normalization）作为批量归一化的一种变体，在循环网络中表现良好。

加速与压缩的实用技巧

神经网络学习算法在模型参数数量和需要处理的数据量方面都可能非常耗费资源。以下是一些常用的加速和压缩策略：
1. GPU 加速 ：图形处理器单元（GPU）最初用于渲染具有密集图形的视频游戏，因为它们在需要重复