通过刺激训练增强稀疏化
内容提要
本文介绍了一种基于准确性和稀疏性目标的深层网络动态构建算法，采用渐进式松弛和网络优化，训练出的网络在精度和规模上优于传统剪枝方法。此外，研究评估了多种稀疏性技术，并提出了新型剪枝方法，显著提升了模型性能和效率。
延伸解读
动态构建与剪枝的差异
文章提出的动态构建算法与传统的剪枝方法不同，它采用渐进式连续松弛和网络优化，然后采样稀疏子网络。这种方法训练出的网络在精度和规模上优于其他竞争的剪枝方法，表明动态构建可能比事后剪枝更有效。
简单幅度剪枝的有效性
文章评估了三种引入稀疏性的技术，发现简单的幅度剪枝方法可以获得相当或更好的性能，并且不能从头开始训练稀疏结构。这强调了建立大规模基准测试的必要性，也提示读者在实践时不应忽视简单方法。
概率剪枝与结构化加速
结构化概率剪枝方法通过概率剪枝卷积层权重，在ImageNet分类中加速AlexNet和VGG-16达4倍和2倍，且仅有0.3%和0.8%的前5位准确率损失。ProbMask则使用概率作为全局标准度量权重重要性，避免为不同层调整剪枝率，在高剪枝率下表现优异。
计划性生长与修剪的进展
GaP方法通过重复生长图层子集并修剪回稀疏状态，减少计算和内存成本，同时保持模型质量，无需预训练密集模型。GraNet结合单次剪枝的优点，其稀疏-稀疏模式提高了ResNet-50在ImageNet上的性能。这些方法展示了在训练过程中动态调整稀疏性的潜力。
Q&A
什么是基于准确性和稀疏性目标的深层网络动态构建算法？
该算法通过渐进式松弛和网络优化，动态构建深层网络，使其在精度和规模上优于传统剪枝方法。
新型剪枝方法如何提升模型性能和效率？
新型剪枝方法通过结构化概率剪枝和其他稀疏性技术，显著加速卷积神经网络的分类速度，同时保持较小的准确率损失。
ProbMask方法的主要优势是什么？
ProbMask方法通过概率度量权重重要性，特别在高剪枝率情况下表现优异，能够自动学习权重冗余度。
CoFi方法是如何提高模型速度和精度的？
CoFi方法结合粗细粒度剪枝和分层蒸馏策略，使得剪枝模型在速度和精度上相较于传统方法更具优势。
如何通过渐进式剪枝算法提高ResNet-50的性能？
渐进式剪枝算法（GraNet）结合了单次剪枝的优点，显著提升了ResNet-50在ImageNet上的性能。
使用结构化稀疏技术的好处是什么？
结构化稀疏技术可以优化深度神经网络在嵌入式系统上的效率，减少计算和内存成本。
