为什么要压缩模型，而不是直接训练一个小的CNN？

这是一个非常好的问题，它触及了深度学习模型部署和效率的核心。简单来说，压缩模型和直接训练一个小的CNN各有利弊，但通常情况下，压缩模型能够更好地在保持原有模型强大能力的基础上，实现更极致的效率提升，从而在资源受限的环境下发挥关键作用。

下面我将详细阐述为什么我们选择压缩模型，而不是仅仅满足于训练一个小的CNN：

一、理解“压缩模型”的含义

首先，我们需要明确“压缩模型”通常指的是什么。它不是指从头开始构建一个结构更小的CNN，而是指对已经训练好的、性能优越的、但可能规模较大的模型进行优化，以减小其尺寸、计算量和内存占用，同时尽量保留其原始性能。常见的模型压缩技术包括：

剪枝 (Pruning): 移除模型中冗余的权重、神经元或卷积核。
量化 (Quantization): 使用低精度（如INT8、INT4甚至二值/三值）表示模型的权重和激活值，代替原有的32位浮点数。
知识蒸馏 (Knowledge Distillation): 用一个大型“教师”模型指导一个小型“学生”模型进行训练，让学生模型学习到教师模型的“知识”和泛化能力。
低秩分解 (LowRank Factorization): 将大型权重矩阵分解成更小的矩阵的乘积，减少参数数量。
参数共享 (Parameter Sharing): 让模型中的不同部分共享相同的权重。
紧凑网络结构设计 (Compact Network Architecture Design): 虽然这不是严格意义上的“压缩”，但一些新设计的网络本身就非常高效，比如MobileNet系列、ShuffleNet系列等，它们可以通过更巧妙的结构设计达到与大模型相似的性能但参数量更少。然而，即使是这些高效网络，也常常会进一步被压缩以部署到更极端的环境中。

二、为什么不直接训练一个小的CNN？

直接训练一个小的CNN看似是更直接高效的途径，但存在以下几个局限性：

1. 性能瓶颈 (Performance Ceiling):
表达能力受限: 小的CNN通常参数量少，感受野可能更小，无法有效捕捉复杂的图像特征或长距离依赖关系。这意味着它们在处理复杂任务时，性能上限往往远低于大型模型。
泛化能力弱: 小型模型更容易过拟合训练数据，在未见过的数据上表现不佳。而大型模型，通过更多的参数和更深的结构，能够学习到更具泛化性的特征。
梯度消失/爆炸问题: 在非常浅的网络中，梯度传播问题可能不如深层网络那样严重，但过小的网络可能缺乏足够的非线性，导致学习能力不足。

2. 设计和调优困难 (Difficult to Design and Tune):
手动设计小的CNN需要深厚的专业知识: 如何设计一个既小巧又能保持高性能的CNN架构本身就是一个非常具有挑战性的问题。需要大量的实验和经验来找到最优的结构，比如合适的层数、每层的宽度、连接方式等。
超参数调优复杂: 小型CNN的超参数（如学习率、正则化强度、激活函数等）的敏感度可能更高，调优难度也更大。

3. 遗失大型模型的“知识” (Loss of "Knowledge"):
大型模型学习到的高层语义信息: 大型CNN（如ResNet152, VGG16, EfficientNetB7等）经过海量数据训练，能够学习到非常丰富和抽象的特征表示，包括图像的语义信息、物体之间的关系等。直接训练一个小CNN，可能很难从头开始就学习到这些精细的特征，其能力是“从零开始”构建的。

三、压缩模型能带来什么优势？

相比于直接训练一个小CNN，压缩模型提供了以下关键优势：

1. 保留甚至超越原始性能 (Retain or Even Exceed Original Performance):
利用“教师”模型的强大能力: 模型压缩技术，特别是知识蒸馏，允许我们利用一个已经训练得非常好的大型模型的“知识”。这个知识不仅仅是权重本身，更包括它在解决任务时学到的特征提取能力、决策边界的平滑性等。通过指导小型模型，我们可以让其在有限的参数下达到接近甚至有时略微超过小型模型直接训练的性能。
剪枝和量化释放冗余: 大型模型往往存在冗余，即许多参数对最终性能的贡献很小。通过剪枝，我们可以移除这些冗余，使得小型化后的模型仍然能够高效地表达关键信息。量化则通过降低数值精度来加速计算和减少内存，而精心设计的量化方法可以最大程度地减少精度损失。

2. 高效的部署 (Efficient Deployment):
减小模型尺寸: 模型压缩极大地减小了模型的文件大小，这对于存储空间有限的嵌入式设备（如手机、物联网设备）至关重要。
加速推理速度: 通过减少参数量（剪枝、低秩分解）、降低计算复杂度（剪枝、知识蒸馏）和使用低精度运算（量化），模型的推理速度可以得到显著提升。这对于实时应用（如自动驾驶中的物体检测、视频分析）至关重要。
降低能耗: 更少的计算量和更快的推理速度通常意味着更低的功耗，这对电池供电设备尤为重要。
内存占用减少: 部署到内存受限的设备时，模型大小是关键。

3. 更高的效率和更低的成本 (Higher Efficiency and Lower Cost):
训练效率: 有时候，微调一个已经压缩过的模型，比从头开始训练一个性能相当的小型模型更有效率。
推理成本: 在云端部署时，更小的模型和更快的推理速度意味着更低的服务器运行成本。

4. 实现“不可能的任务” (Achieving the "Impossible"):
嵌入式设备的强大AI能力: 许多小型设备原本无法运行复杂的AI模型，通过模型压缩，我们可以将强大的AI能力“装载”到这些设备上，实现例如实时人脸识别、语音助手等功能。
边缘计算的蓬勃发展: 模型压缩是边缘计算能够实现的关键技术之一，它使得数据可以在设备本地进行处理，减少对云端的依赖，提高隐私性和响应速度。

四、压缩模型与直接训练小型CNN的结合

值得注意的是，模型压缩并非与网络设计完全割裂。最好的策略往往是将两者结合起来：

从高效的基础架构开始: 例如，选择MobileNet或ShuffleNet系列作为基础。
然后应用压缩技术: 对这些高效架构进行剪枝、量化或知识蒸馏，进一步优化性能和效率。
或者，利用知识蒸馏训练定制的小型网络: 设计一个特定于任务的小型网络结构，然后用大型模型进行知识蒸馏，来提升其性能。

总结：

直接训练一个小CNN是在设计初期构建一个轻量级模型的简单方法。然而，它通常会面临性能瓶颈和泛化能力不足的问题。

模型压缩的根本优势在于，它能够有效地将一个已经具备强大能力的大型模型的“精华”提炼出来，并将其转移到一个更小、更高效的载体上。这种方法能够让我们在资源受限的环境下，以更小的代价获得更接近甚至优于直接训练小型CNN的性能。它是一种“二次优化”的策略，能够挖掘现有优秀模型的潜能，从而解决部署到实际应用中的诸多挑战。因此，在很多情况下，压缩模型是比直接训练一个小CNN更有效、更强大的选择。

网友意见

很多人都提到了 Lottery 和 Rethinking 这两篇文章

，确实，这两篇文章扎实的实验给了很多非常有趣的结论。

要理解这个问题，这两篇文章绝对是不可不说的！

看了下大家的回答，其实这个问题可以这么去概括一下。

Lottery 这篇文章最重要的结论是：

一个网络，我train到收敛，然后我剪枝，剪枝之后呢，我把那些还没有被剪的参数重新初始化到刚开始初始化的样子，然后再train，发现效果还挺好，有时候甚至更好。

其实，Rethinking 这篇文章也是差不多的结论，只是有一点不同：

剪枝之后，Lottery 要把未被剪的参数重新变成之前初始化的样子，而 Rethinking 则更简单一些，不需要变成之前初始化的样子，你随便再随机初始化也是一样的。

有人说这两篇文章是矛盾的，但是我觉得其实并不矛盾，因为两篇文章其实都在揭示一个重要的点，那就是 pruning 的真正作用也许是在发现更好的（稀疏）结构，而不是在参数上。

后来 Rethinking 的作者 @刘壮也在这个回答里面做了回应https://www.zhihu.com/question/323214798/answer/678706173，发现是其实这个结论不同其实是因为 learning rate 不同。考虑到 deep learning 本来就是有太多细小而且难以解释和把握的变量，我们这里可以认为：

是否重新变成之前初始化的样子其实影响不大。

好了，到这里两篇 paper 基本上是可以达成共识了，我们来总结一下

对于结构化剪枝，剪枝看起来就是真的没啥必要了。因为结构化剪枝，剪掉的filter，那就是真的剪掉了，可以完全不考虑。
对于非结构化剪枝，剪枝既没用也有用。说没用：根据我们前面的分析，继承或者不继承剪枝前或者初始化时的参数其实影响不大，所以我们只需要从头开始训练一个稀疏网络就行了（见 @雨宫夏一的回答）；说有用：因为非结构化剪枝里面，剪掉的参数实际上是被置成了0 。但是，0 也算参数，其实也能 somehow 有点贡献。

如果你 train 两个网络，一个网络是不稀疏的网络，另外一个网络是稀疏网络，让两个网络的非零参数的数量一样，很明显稀疏网络要好一些。但是这么比较其实不公平，因为后者的参数量其实更多（0也算参数）。其他回答中之所以有一定争议，其实是因为本身这个问题有多种角度去看：

继承参数是否有意义？（这个问题上面两篇文章已经回答了，意义不大）
继承结构是否有意义？
稀疏化的结构本身是否有意义？

后面两个问题还需要更多的实验来看。

模型压缩的最终目的是得到更小性能更好的小模型，之所以不直接训练一个小模型，是因为之前的已有技术没办法让小模型得到好的性能。

模型压缩的方式，本质上是去冗余，也就意味着大多数时间资源都花费在最终不需要的部分，如果能够直接训练小模型得到更好的性能，当然是再好不过了。

通过最近几年的一些发展，有一些成熟的方法，可以直接训练小模型得到好的性能。

最近NetAug就明确提出，小模型是欠拟合的，需要网络增强技术提升性能(大模型相反，大模型过拟合，需要正则化)。

Large Model vs Tiny Model

NetAug指出大模型过拟合，需要通过dropout等正则化技术和数据增强来提升精度；而小模型是欠拟合的，需要增强网络技术，正则化技术对小网络是有害的。

如上图所示ResNet50(大模型)正则化后，精度都有所提升，NetAug会掉点；而MobileNetV2-Tiny(小模型)正则化会掉点，NetAug会提升精度。

Constructing Augmented Models

如左图所示，构建一个最大的增强模型(包含需要的小模型，参数共享)，其他增强模型从最大增强模型中采样。这种参数共享构建supernet的方式，之前在one-shot NAS中非常流行，详细可以看我之前的文章：NAS: One-Shot。

如右图所示，NetAug通过调整width构建其他增强模型，比起通过调整depth构建增强模型，训练开销更小。构建增强模型引入augmentation factor r和diversity factor s两个超参数，假设我们需要的小模型其中一个卷积宽度是w，最大增强模型的卷积宽度就是rxw，s表示从w到rw宽度之间等间距采样s个增强模型卷积宽度。比如r=3，s=2，那么widths=[w, 2w, 3w]。

训练阶段，NetAug在每个step采样一个增强模型进行辅助训练。NetAug训练额外开销相比baseline增加了16.7%，推理额外开销为0。

Effectiveness of NetAug for Tiny Deep Learning

可以看到，NetAug和KD是正交的，可以在KD基础上继续提升性能。

在流行的小模型和NAS模型基础上，NetAug可以继续提升性能，但是对于大模型(ResNet50)来说，NetAug是有害的。

上图清晰的揭示了本文提出的结论，小模型欠拟合，NetAug可以提升性能；大模型过拟合，NetAug是有害的。

总结

NetAug vs OFA

NetAug和之前的OFA非常相似，OFA先构建一个大模型，然后训练这个大模型，最后通过搜索的方式得到小模型。

从上表可以看到，在OFA搜索得到模型的基础上，NetAug还可以继续提升性能，也验证了NetAug可以进行网络增强的作用。

OFA和NetAug其实是一体两面：一个是自上而下通过supernet搜索最好的子网络，另一个是自下而上通过supernet辅助训练小网络。一个是终点未知，找最优终点(类似搜索)；另一个是终点已知，增强终点性能(类似动态规划)。

OFA的问题在于，大量的时间资源花费在可能跟最终目的无关的子模型上，而NetAug的优势在于，已知想要的小模型，通过supernet来提升小模型的精度。

小模型欠拟合，需要增加而外的监督信息(NetAug、KD、multi-task learning)；大模型过拟合，需要正则化。

NetAug和KD的差别在于，KD是通过outer network来辅助训练(提供信息)，而NetAug是通过inner network来辅助训练(共享参数)。

至此，小模型可以通过NetAug、KD、multi-task learning三种技术增加额外的监督信号，对小模型进行网络增强。无论是模型压缩还是直接训练小模型，只要能得到更小更好的小模型，就达到目的了。

Reference

1.NAS: One-Shot

2.ONCE-FOR-ALL: TRAIN ONE NETWORK AND SPE- CIALIZE IT FOR EFFICIENT DEPLOYMENT

3.NETWORK AUGMENTATION FOR TINY DEEP LEARNING

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