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静态稀疏架构设计逻辑.docx
资料介绍
静态稀疏架构
什么是静态稀疏架构
静态稀疏架构是稀疏神经网络架构设计的一种核心范式，与动态稀疏架构相对，其核心特征是在模型训练开始前就确定网络中哪些连接、神经元或者卷积核处于激活状态，哪些参数被永久剪枝置零，整个训练和推理过程中，稀疏结构始终保持固定，不会随迭代过程、输入样本变化而发生调整。
在传统 dense 神经网络中，所有参数都参与计算和存储，而静态稀疏架构通过预定义的稀疏掩码保留部分参数，将剩余参数永久置零，从架构层面实现了模型参数量、计算量的双重压缩，不需要在推理阶段动态调整结构，对硬件部署更加友好。
静态稀疏架构的核心设计逻辑
静态稀疏架构的核心设计围绕「预先确定稀疏结构 + 固定结构训练推理」展开，核心设计环节包括三个部分：
1. 稀疏结构预定义
在训练开始前完成稀疏掩码的生成，常见的预定义方式包括：
· 随机稀疏：按照预设的稀疏率（如50%参数置零）随机选择保留的参数，生成固定掩码，这种方式实现简单，不需要额外的结构搜索成本，在大模型稀疏预训练中较为常用；
· 基于规则的结构化稀疏：按照网络的结构维度进行剪枝预定义，比如移除整层的卷积核、整行整列的注意力权重，或者固定每一层的稀疏比例，结构规整，更容易适配现有硬件加速；
· 基于架构搜索的稀疏设计：利用NAS（神经架构搜索）技术在稀疏搜索空间中预先搜索得到最优的稀疏结构，再固定结构进行训练，这种方式可以得到性能更优的稀疏结构，但搜索成本较高。
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