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在相同準確率下，實際參數(shù)量的壓縮，相對之前方法最大可以提高超120倍。

這就是滴滴實習生提出的自動結(jié)構(gòu)化減枝壓縮算法框架帶來的性能提升，名為AutoCompress。

核心在于自動化的去尋找深度模型剪枝中的超參數(shù)，去除模型中不同層的參數(shù)冗余。

在CIFAR和ImageNet數(shù)據(jù)集的大量測試表明，AutoCompress的效果顯著超過各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮方法與框架。

這一研究也被AAAI2020接收。

研究人員表示，這一研究能替代人工設(shè)計的過程，并實現(xiàn)超高的壓縮倍率，滿足嵌入式端上運行深度模型的實時性能需求。

他們是如何實現(xiàn)的？我們下面一一解讀。

自動化設(shè)置深度模型剪枝中的超參數(shù)

近年來，隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型性能不斷刷新，模型的骨干網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量愈發(fā)龐大，存儲和計算代價不斷提高，從而導致難以部署在資源受限的嵌入式平臺上。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型壓縮技術(shù)，成為解決這一問題不可或缺的關(guān)鍵，也成為近年來研究熱點之一。

也出現(xiàn)了不少方法，其中之一便是結(jié)構(gòu)化剪枝（structured pruning），能夠在平臺層面上，解決硬件執(zhí)行效率低，內(nèi)存訪問效率差，計算平行度不高問題，從而受到了學術(shù)界與工業(yè)界的重視。

但它也有“硬傷”，在算法實現(xiàn)過程中涉及到到大量的超參數(shù)設(shè)置。比如如何確定模型的壓縮維度，或者如何確定模型中每層的壓縮比例等等。

這都需要專家們一點點“掉頭發(fā)”地去設(shè)計指導，而且人工上去設(shè)計這些超參數(shù)的過程冗長且復雜。

效果也不一定好，畢竟這在很大程度上還依賴于相關(guān)人員的參數(shù)調(diào)節(jié)經(jīng)驗。

然后就有研究人員心思開始活泛起來了，能不能自動設(shè)置超參數(shù)？如果實現(xiàn)了，將能夠大幅度提高算法實現(xiàn)效率，想想都挺讓人激動。

于是就有人開始干起來了，比如MIT、CMU和谷歌的研究學者們提出了一種名為AMC的方法，利用了深度增強學習（Deep Reinforcement Learning （DRL））的方法去決策每層的剪枝比例。

雖然實現(xiàn)了自動化調(diào)參的設(shè)想，但也有一些局限性。

一方面，這個研究只采用了單一的輸出通道（filter）剪枝維度；另外一方面，為了得到稀疏化模型，其所采用的剪枝方法僅僅是在模型訓練過程中引入一個靜態(tài)的正則項。

但更深層次的局限性在于，其所采用的基于DRL框架的剪枝方法，本質(zhì)上與剪枝問題難以兼容。在結(jié)果中，最高壓縮率只有非結(jié)構(gòu)化（non-structured）的5倍壓縮倍率。

滴滴的研究中，改進了這些不足，提出了一個通用流程（generic flow），專門用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重剪枝問題超參數(shù)設(shè)置自動化過程。

整體上，一共分為4步。先是行為抽樣（步驟1），然后快速評估（步驟2），接著確定決策（步驟3），最后是剪枝操作（步驟4）。

基于上述通用流程，并針對之前方法的局限性，通過綜合現(xiàn)有的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機器學習框架，他們實現(xiàn)了目前最高效的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動化結(jié)構(gòu)化剪枝的通用框架，并命名AutoCompress。

實際參數(shù)量的壓縮，最大能提高120多倍

那AutoCompress是如何工作的呢？論文中提到了三大新的設(shè)計：

（1）提出混合型的結(jié)構(gòu)化剪枝維度；（2）采用高效強大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝算法ADMM（交替乘子優(yōu)化算法）對訓練過程中的正則項進行動態(tài)更新；（3）利用了增強型引導啟發(fā)式搜索的方式進行行為抽樣。

基于這些新設(shè)計，他們提出的框架是這樣的：

整體上來說，AutoCompress框架進行模型自動化剪枝主要有兩個步驟，先是通過基于ADMM算法的結(jié)構(gòu)化剪枝，得到權(quán)重分布結(jié)構(gòu)性稀疏化的模型；

然后通過網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)凈化（Purification）操作，將ADMM過程中無法完全刪除的一小部分冗余權(quán)重找到并刪除。

值得注意的是，這兩個步驟都是基于相同的啟發(fā)式搜索機制。

舉例來講，給定一個原始模型，他們會設(shè)置兩種目標函數(shù)——根據(jù)權(quán)重數(shù)量設(shè)置或根據(jù)運算量（FLOPs）設(shè)置。

搜索過程進行若干輪，比如第一輪目標為壓縮兩倍權(quán)重數(shù)量，第二輪為壓縮四倍權(quán)重數(shù)量。在每一輪搜索過程中，首先初始化一個行為（超參數(shù)），然后每次對行為進行一個擾動（超參數(shù)的小幅變化）生成新的行為。

根據(jù)模擬退火算法原理，評估兩個行為，如果新的行為評估結(jié)果優(yōu)于原結(jié)果則接受該行為，如果新的行為評估結(jié)果劣于原結(jié)果則以一定概率接受該行為。

每一輪算法中的溫度參數(shù)T會下降，直到T下降到某個閾值后即停止搜索。最后，根據(jù)搜索得到的超參數(shù)，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行結(jié)構(gòu)化剪枝操作。

效果如何？他們也進行了測試：

在VGG-16在CIFAR-10數(shù)據(jù)集上，結(jié)構(gòu)化剪枝壓縮率高達52.2倍，無精度損失，在 Samsung Galaxy S10智能手機上測試（使用代碼生成優(yōu)化版編譯器），其運行速度為2.7ms。

ResNet-18在CIFAR-10數(shù)據(jù)集上更是達到了54.2倍結(jié)構(gòu)化剪枝壓縮率無精度損失。

相比之前的方法，如果考慮到ResNet-18與ResNet-50本身的大小差距，可以在準確率有所上升的情況下比之前的方法減小120倍權(quán)重參數(shù)。

在ImageNet數(shù)據(jù)集上，VGG-16達到了6.4倍結(jié)構(gòu)化壓縮率，精度損失僅為0.6%，ResNet-18達到了3.3倍的結(jié)構(gòu)化壓縮率，無精度損失。

而且， AutoCompress框架也可以應用于非結(jié)構(gòu)化剪枝，其壓縮結(jié)果使ResNet-50在ImageNet數(shù)據(jù)集上可以做到9.2倍無精度損失的壓縮，更能達到17.4倍的壓縮率，僅損失0.7%的精度。

所以，他們得出結(jié)論，與其他方法相比，AutoCompress的效果超過各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮方法與框架，得到的高效神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以在嵌入式移動系統(tǒng)中實現(xiàn)實時推理運算。

滴滴AI Lab實習生

研究的第一作者，名為劉寧，是美國東北大學的在讀博士生，師從美國東北大學王言治教授。

高中時曾獲得北京市高中物理競賽二等獎，本科是電子信息工程專業(yè)，曾獲得全國大學生物聯(lián)網(wǎng)競賽三等獎。

2015年在雪城大學獲得碩士學位。這次介紹的研究，是他2019年在滴滴實習時的成果之一，實習導師是滴滴智能控制首席科學家唐劍。

在滴滴實習之前，他也在網(wǎng)易、360實習過。

根據(jù)滴滴的報道，他也談到了自己的研究規(guī)劃：希望繼續(xù)在深度學習模型壓縮、設(shè)計上深入研究，把學習到的知識和研究成果應用到現(xiàn)實場景。

目前，這個框架已經(jīng)在滴滴已經(jīng)得到了實際有效應用。