22、优化模型性能与处理少量标签数据的策略

优化模型性能与处理少量标签数据的策略

在机器学习模型的实际应用中，优化模型性能和处理少量标签数据是两个常见且关键的问题。本文将详细介绍模型压缩技术，特别是权重剪枝方法，以及如何处理标签数据稀缺的情况，并通过构建 GitHub 问题标签器的实例进行说明。

1. 模型性能优化

在模型部署到生产环境时，优化模型性能通常涉及两个关键维度：降低延迟和减少内存占用。常见的优化方法包括知识蒸馏、量化和 ONNX Runtime (ORT) 优化。

1.1 模型量化效果

通过 ORT 量化，模型的大小和延迟相较于 PyTorch 量化得到的模型减少了约 30%。这是因为 PyTorch 仅优化 nn.Linear 模块，而 ONNX 还对嵌入层进行量化。以下是模型的一些性能指标：
- 模型大小 (MB) - 64.20
- 平均延迟 (ms) - 9.24 ± 0.29
- 测试集准确率 - 0.877

1.2 权重剪枝

除了量化，权重剪枝也是一种有效的模型压缩策略。其核心思想是在训练过程中逐步移除权重连接（甚至神经元），使模型变得更加稀疏，从而减少非零参数的数量，并以紧凑的稀疏矩阵格式存储。

• 稀疏性原理 ：剪枝的主要思路是在训练期间逐渐移除权重连接，让模型的稀疏性逐渐增加。剪枝后的模型非零参数更少，可采用稀疏矩阵格式紧凑存储。而且，剪枝还能与量化结合，实现进一步的压缩。
• 权重剪枝方法 ：多数权重剪枝方法的数学原理是计算重要性得分矩阵 $