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作者｜Hecate He

报道｜机器之心

来自微软、浙江大学等机构的研究者提出了一种 one-shot DNN 剪枝框架，无需微调即可从大型神经网络中得到轻量级架构，在保持模型高性能的同时还能显著降低所需算力。

大型神经网络学习速度很快，性能也往往优于其他较小的模型，但它们对资源的巨大需求限制了其在现实世界的部署。

剪枝是最常见的 DNN 压缩方法之一，旨在减少冗余结构，给 DNN 模型瘦身的同时提高其可解释性。然而，现有的剪枝方法通常是启发式的，而且只针对特定任务，还非常耗时，泛化能力也很差。

在一篇标题为《 Only Train Once: A One-Shot Neural Network Training And Pruning Framework》的论文中，来自微软、浙江大学等机构的研究者给出了针对上述问题的解决方案，提出了一种 one-shot DNN 剪枝框架。它可以让开发者无需微调就能从大型神经网络中得到轻量级架构。这种方法在保持模型高性能的同时显著降低了其所需的算力。

论文链接：https://arxiv.org/pdf/2107.07467.pdf

该研究的主要贡献概括如下：

1. One-Shot 训练和剪枝。研究者提出了一个名为 OTO（Only-Train-Once）的 one-shot 训练和剪枝框架。它可以将一个完整的神经网络压缩为轻量级网络，同时保持较高的性能。OTO 大大简化了现有剪枝方法复杂的多阶段训练 pipeline，适合各种架构和应用，因此具有通用性和有效性。

2. Zero-Invariant Group（ZIG）。研究者定义了神经网络的 zero-invariant group。如果一个框架被划分为 ZIG，它就允许我们修剪 zero group，同时不影响输出，这么做的结果是 one-shot 剪枝。这种特性适用于全连接层、残差块、多头注意力等多种流行结构。

3. 新的结构化稀疏优化算法。研究者提出了 Half-Space Stochastic Projected Gradient（HSPG），这是一种解决引起正则化问题的结构化稀疏的方法。研究团队在实践中展示并分析了 HSPG 在促进 zero group 方面表现出的优势（相对于标准近端方法）。ZIG 和 HSPG 的设计是网络无关的，因此 OTO 对于很多应用来说都是通用的。

4. 实验结果。利用本文中提出的方法，研究者可以从头、同时训练和压缩完整模型，无需为了提高推理速度和减少参数而进行微调。在 VGG for CIFAR10、ResNet50 for CIFAR10/ImageNet 和 Bert for SQuAD 等基准上，该方法都实现了 SOTA 结果。

方法及实验介绍

OTO 的结构非常简单。给定一个完整的模型，首先将可训练的参数划分为 ZIG 集，产生了一个结构化稀疏优化问题，通过一个新的随机优化器 (HSPG) 得出高度组稀疏的解。最后通过剪枝这些 zero group 得到一个压缩模型。

团队提出的 HSPG 随机优化算法是针对非光滑正则化问题而设计的，与经典算法相比，该算法在保持相似收敛性的同时，能够更有效地增强群体稀疏性搜索。

为了评估 OTO 在未经微调的 one-shot 训练和剪枝中的性能，研究者在 CNN 的基准压缩任务进行了实验，包括 CIFAR10 的 VGG16，CIFAR10 的 ResNet50 和  ImagetNet (ILSVRC2012)，研究者比较了 OTO 与其当前各个 SOTA 算法在 Top-1 精度和 Top-5 精度、剩余的 FLOPs 和相应的 baseline 参数。

表 1:CIFAR10 中的 VGG16 及 VGG16-BN 模型表现。

在 CIFAR10 的 VGG16 实验中，OTO 将浮点数减少了 83.7%，将参数量减少了 97.5%，性能表现令人印象深刻。

在 CIFAR10 的 ResNet50 实验中，OTO 在没有量化的情况下优于 SOTA 神经网络压缩框架 AMC 和 ANNC，仅使用了 12.8% 的 FLOPs 和 8.8% 的参数。

表 2:CIFAR10 的 ResNet50 实验。

在 ResNet50 的 ImageNet 实验中，OTO 减少了 64.5% 的参数，实现了 65.5% 的浮点数减少，与 baseline 的 Top-1/5 精度相比只有 1.4%/0.8% 的差距 。

表 3:ResNet50 的 ImageNet。

总体而言，OTO 在所有的压缩基准实验中获得了 SOTA 结果，展现了模型的巨大潜力。研究者表示，未来的研究将关注合并量化和各种任务的应用上。

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