模型优化-------模型压缩

模型压缩是一种优化技术，目标是在尽量保留模型性能的前提下，减少模型的体积、计算成本和内存占用。特别适合模型部署在边缘设备、移动端、嵌入式系统等资源受限环境中。
其中，“剪枝（Pruning）、量化（Quantization）和知识蒸馏（Knowledge Distillation）”是最常用且研究最深入的三种方法。

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一、剪枝（Pruning）

原理：

剪枝的核心思想是去掉对模型输出影响较小的参数或结构，使得模型更加稀疏或紧凑。

类型：

1. 非结构化剪枝（Unstructured Pruning）：

   • 精确到单个权重级别；

   • 比如将小于某阈值的权重置为 0；

   • 会产生稀疏矩阵，需要专门的硬件或库支持加速。

2. 结构化剪枝（Structured Pruning）：

   • 删除整个神经元、通道（channel）、卷积核或 transformer 中的 attention head；

   • 对硬件更友好，能获得实际的加速效果。

3. 动态剪枝：

   • 运行时根据输入动态决定哪些结构被跳过；

   • 典型例子如动态卷积、Early Exit 网络等。

一般流程：

训练完整模型 → 剪除低贡献参数 → 微调恢复性能

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二、量化（Quantization）

原理：

量化是将模型参数和计算从高精度（如 FP32）转换为低精度（如 INT8、FP16），以减少模型大小、内存访问量和计算需求。

类型：

1. 后训练量化（Post-Training Quantization, PTQ）：

   • 不需要重新训练；

   • 简单高效，但可能引入较大精度损失；

   • 如 PyTorch 中 torch.quantization.quantize_dynamic()。

2. 量化感知训练（Quantization-Aware Training, QAT）：

   • 在训练中加入量化模拟；

   • 准确率更高，但训练成本略高。

3. 静态 vs 动态量化：

   • 静态量化会量化权重和激活；

   • 动态量化只量化权重，激活在运行时动态计算。

优势：

• 精度损失可控（尤其是 QAT）；

• 模型大小缩小约 4 倍；

• 推理速度明显加快（特别在支持低精度硬件上）；

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三、知识蒸馏（Knowledge Distillation）

原理：

将一个大模型（teacher）的知识迁移给一个小模型（student）。student 模型不仅学习真实标签，还学习 teacher 输出的“软标签”（概率分布）。

优势：

• 学习到类与类之间的相对关系（从 softmax 输出中学习）；

• student 模型可以比单独训练更轻量、更有效；

• 常用于压缩 BERT、GPT 等大型模型，如：DistilBERT、TinyBERT、MiniLM。

蒸馏方式：

• logits 蒸馏：使用 teacher 输出的 softmax 概率作为目标；

• 中间层蒸馏：对比 student 和 teacher 的隐层输出；

• 多任务蒸馏：同时结合标签监督和模型蒸馏。

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四、其他压缩技术（补充）

1. 参数共享（Weight Sharing）

• 用哈希函数或其它规则让多个参数共享同一值；

• 应用于 BERT-of-Theseus、ALBERT 等。

2. 低秩分解（Low-rank Factorization）

• 将大的矩阵表示分解成多个小矩阵的乘积；

• 常见如 SVD 分解，用于减少全连接层、注意力矩阵的计算。

3. 神经架构搜索（NAS）

• 自动搜索性能与效率兼顾的模型结构；

• 如 MobileNet、EfficientNet、FBNet 等都是通过 NAS 获得的紧凑模型。

4. 混合精度训练（Mixed Precision Training）

• 训练时同时使用 FP16 和 FP32；

• 可减少显存占用、提高训练速度，同时保持数值稳定性。

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五、总结对比

方法	是否需再训练	压缩目标	精度影响	实际部署效率	应用场景
剪枝	是（微调）	参数/结构	可控	中~高	CNN、Transformer
量化	选配（PTQ/QAT）	位宽/存储	可控~小	高	移动端、边缘设备
蒸馏	是	模型结构	小~可提高	中	教学模型、小模型
参数共享	是	参数冗余	可控	中	多层结构模型
低秩分解	是	大矩阵	中	中	全连接/注意力模块
NAS	是	模型结构	不确定	高	自动模型压缩