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结构化剪枝结合NAS
资料介绍
一、研究背景与问题提出
深度神经网络在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了突破性性能，但随之而来的是模型参数量爆炸、计算复杂度高的问题，难以直接部署在端侧设备（如手机、物联网传感器等）上。为了解决这一矛盾，学界和工业界提出了多种神经网络压缩方法，其中结构化剪枝是落地最广泛的方案之一，它通过剪去整个卷积核、通道甚至网络层实现规则化压缩，不需要专门的稀疏计算库支持，能够直接适配通用硬件。
另一方面，神经架构搜索（NAS）作为自动化机器学习的核心方向，能够自动搜索适配特定硬件约束的高效网络架构，从设计源头上实现性能与效率的平衡。不过传统NAS单独搜索架构时，往往需要从零开始遍历庞大的搜索空间，计算成本极高，且搜索得到的架构仍然存在进一步压缩的空间。
将结构化剪枝与NAS结合，既可以利用剪枝快速压缩预训练大模型得到轻量化架构，也可以借助NAS自动化搜索弥补手工剪枝策略的主观性，实现效率与性能的双重提升，成为当前神经网络轻量化领域的研究热点。
二、核心概念概述
2.1 结构化剪枝
结构化剪枝是相对于非结构化剪枝而言的轻量化方法，核心特点是对神经网络的结构化组件进行裁剪：
· 通道剪枝：剪去卷积层中冗余的输出通道，是当前最主流的结构化剪枝方案
· 卷积核剪枝：直接剪去整个不重要的卷积核
· 层剪枝：剪去整个冗余的网络层，实现网络深度的压缩
结构化剪枝得到的模型仍然是规则的密集张量，能够直接运行在通用硬件上，不需要专用的稀疏推理引擎，因此在工业界得到了广泛应用。传统结构化剪枝依赖人工设计的剪枝准则（如L1范数、几何中位数等），剪枝策略的主观性较强，很难适配不同任务和硬件的约束。
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