卷积神经网络模型压缩方法介绍

最新推荐文章于 2025-07-02 14:08:18 发布

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本文介绍了卷积神经网络的模型压缩方法，包括矩阵分解法、矢量量化法（k-means标量量化、乘积量化、余量量化）和深度压缩（模型剪枝、量化训练、哈夫曼编码）。矩阵分解法利用奇异值分解减少参数存储，矢量量化法通过聚类优化存储，深度压缩则结合剪枝、量化和编码进一步压缩模型。

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1.矩阵分解法

矩阵分解法被广泛地应用于线性模型的加速以及参数的压缩上，具体方法是使用奇异值分解的方式对参数矩阵进行分解。奇异值分解有很明显的物理意义，即它可以将一个复杂矩阵用几个小矩阵相乘来表示，这些小的矩阵描述的是复杂矩阵的重要特征。例如，给定一个参数矩阵 ~~$W\in R^m^{n}$~~ ，可以将其分解为 $W=USV^T$ 。这里 $U\in R^{mm}$ 、 $V\in R^{nn}$ 里面的向量称为左奇异向量和右奇异向量，而且向量是两两正交的。通过方阵 $(W^{T}W)v_{i}=\lambda _{i}v_{i}$ 可以求得特征值 $\lambda _{i}$ ，这里的 $v_{i}$ 为右奇异向量。再通过公式 $\delta _{i}=\sqrt{\lambda _{i}}$ ， $u_{i}=\tfrac{1}{\delta _{i}}Mv_{i}$ 求出奇异值 $\delta _{i}$ 和左奇异向量 $u_{i}$ 。选取U,V矩阵中的前k个奇异向量，以及其对应的奇异值来近似的描述参数矩阵W。于是近似矩阵 $\widetilde{W}$ 可以表示为 $\widetilde{W}=\widetilde{U}_{m\times k}\widetilde{S}_{k\times k}\widetilde{V}_{k\times n}$ 。