CN113052211B9 - 一种基于特征的秩和通道重要性的剪枝方法 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种基于特征的秩和通道重要性的剪枝方法，包括下列步骤：准备数据集，选定原始网络模型，划分为训练集和测试集；通过数据集训练出收敛的未剪枝的原始网络模型，用数据集中的部分图片输入训练好的模型；通过数据集训练加入通道注意力机制的未剪枝网络模型，用训练集输入训练好的模型，固定模型参数，得到网络层中通道注意力机制对于不同层不同卷积核的权重向量；剪枝；得到全局的不同层的剪枝结果，然后计算每一层剪枝之后剩余的通道数，改变原始网络每一层通道数为剪枝后的通道数，得到裁剪后的网络模型，再使用数据集重新训练，恢复精度，经过不断的梯度反向传播优化最终得到轻量化的最优模型。

Description

一种基于特征的秩和通道重要性的剪枝方法
技术领域
本发明涉及图像处理中模型轻量化领域，特别适用于计算资源较少的平台。
背景技术
当前由于神经网络具有自动学习提取合适视觉特征的优点，可以避免人工设计提取特征的麻烦，且分 类准确度高，训练难度较低，对特征中的噪声有着较强的鲁棒性和容错能力，能够充分拟合分类任务中需 要的复杂非线性关系，所以将其用于分类任务是当前的一个热点研究问题。神经网络的分类问题是指针对 特定的分类任务，运用相关的算法来设计并训练模型对任务中的图片进行分类。其应用领域极其广泛，包 括日常生活中的人脸识别、车牌识别和垃圾分类等等。
但是随着深度学习领域的发展，用于分类任务的网络在层次上越来越深，在结构上越来越复杂，在参 数量上越来越多。比如从最开始的几层网络发展到上百层乃至千层，使得模型在训练和实际应用中消耗计 算资源过大，训练和推理时间也相应增加，不实用且无法部署在小算力资源的移动平台上。所以如何完成 分类任务中神经网络的落地工作是当前亟须解决的问题。落地工作中要解决的是如何平衡模型总体参数大 小和精度的问题，一般来说，模型参数量越大，精度越高，参数量越小，精度越低，这两个因素是相互影 响，相互制约的。如果通过一定的手段或者方法可以在降低模型参数量的情况下还能够保持一定的精度， 就可很好的将当前的模型应用在实际场景中。
降低模型参数量即模型轻量化的方法主要包括知识蒸馏、矩阵分解和剪枝等手段。其中知识蒸馏[1]是 将训练好的复杂模型作为教师网络，将教师网络学习出来的知识作为先验知识，让简单网络作为学生网络 去模仿教师网络提取出的知识，而不是直接去学习真实标签，因为教师网络提取出的知识包括预测结果中 数据结构间的相似性以及更精确的特征，可以让学生网络更好的学习真实标签所不具有的信息。矩阵分解[2]主要是利用神经网络中的冗余对权重矩阵进行降维，即将模型中的卷积和全连接层参数矩阵分解为多个 小矩阵乘积的形式，这样可以大大降低模型的体积。剪枝[5]是对网络结构中不重要的一部分剪枝或者稀疏 化，而不是对个别权重，其本质是要借助一些方法来得到通道的重要性如缩放因子，剪掉所有与重要程度 较低通道的相关输入和输出连接关系，将其剔除而不会对模型的精度造成太大的影响，在剔除不重要的参 数之后，通过一个微调的过程来恢复模型的性能。
当前剪枝方法主要是通过设计不同的算法来得到通道的重要性，然后从不重要的通道中移除所有输入 和输出连接，从而得到一个参数量较小的模型。但是，当前大部分剪枝方法具有一定的局限性，忽略了网 络中不同深度时参数的重要性判断条件应当有所不同，
参考文献：
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发明内容
本发明提出一种适用于图片分类的剪枝方法，首先利用网络浅层提取低级特征冗余度较高的原理来去 除产生有用信息较少的卷积核，其次利用网络深层提取特征通道的重要程度对输入特征的不同反应去除对 输入特征不敏感的卷积核来达到降低模型参数量的目的，针对分类网络中浅层和深层作用不同的原理，对 原有的剪枝方法进行改进。技术方案如下：
一种基于特征的秩和通道重要性的剪枝方法，包括下列步骤：
第一步：准备数据集，选定原始网络模型，划分为训练集和测试集；
第二步：通过数据集训练出收敛的未剪枝的原始网络模型，用数据集中的部分图片输入训练好的模型，
固定模型参数使用奇异值分解卷积核提取的特征图：
A＝UΛVT (1)
其中A为卷积核输出的特征图，U和V分别为左奇异矩阵和右奇异矩阵，Λ仅在主对角线上有值，值由 特征值构成；根据奇异值分解结果得到的浅层网络卷积核提取出图片特征的平均秩oij，代表第i层第j个卷 积核对网络输入图片所有特征的平均秩，对当前层求出的秩进行进一步分析，对特征值计算信息率比重保 留包含主要信息的秩数目，得到精确的秩数目，式(2)中Rank代表对第i层所有的卷积核提取出图片特征 的平均秩oij从大到小进行排序，S(oi,:)代表排序后的结果；对排序结果按照预设的剪枝比率乘以当前层卷 积核总数来得到索引，排序结果中索引对应位置的秩即第一类阈值，大于第一类阈值的卷积核被保存下来， 小于第一类阈值的卷积核被去除，即得到网络浅层的剪枝结果：
S(oi,:)＝Rank(oij) (2)
第三步：通过数据集训练加入通道注意力机制的未剪枝网络模型，用训练集输入训练好的模型，固定 模型参数通过式(2)得到网络层中通道注意力机制对于不同层不同卷积核的权重向量wi，其中i代表第i层， Sigmoid代表归一化函数，H和W为输入特征的空间分辨率，f1×1为1维卷积，Ii为输入特征，然后计算网 络得到的所有训练集图片对于卷积核的权重方差，将所有网络层卷积核的权重方差进行全局排序，按照预 设定的剪枝比率乘以整个网络的卷积核总数得到索引，排序结果索引对应位置的方差即第二类阈值，将大 于第二类阈值的数保留然后返回对应层的保留的数量即得到深层网络的剪枝结果：
Figure GDA0003625081590000021
第四步：综合第二步和第三步得到的剪枝结果即可得到全局的不同层的剪枝结果，然后计算每一层剪 枝之后剩余的通道数，改变原始网络每一层通道数为剪枝后的通道数，得到裁剪后的网络模型，再使用数 据集重新训练，恢复精度，经过不断的梯度反向传播优化最终得到轻量化的最优模型；
第五步：效果检测：输入待分类图像，加载训练好的轻量化的最优模型，输出输入图像的分类结果。
第四步进行模型训练的方法可以如下：
(1)学习率设为0.1；衰减间隔为80,120,160,180；
(2)采用交叉熵函数作为损失函数；
(3)采用SGD优化方法，权重衰减率为0.1，动量值为0.9。
本发明的有益效果如下：
1、在分类网络中根据浅层提取的特征都是如颜色、纹理和边缘等低级特征，具有高度的冗余性。根 据预先设定的剪枝比率利用网络浅层卷积核输出特征保留主要信息平均秩的大小来确定网络浅层对应层 的剪枝数目，输出特征平均秩较高的卷积核被保留，输出特征秩较低的卷积核被移除。该方法可以针对性 的剪去网络浅层产生冗余信息的卷积核以获得一个满足网络提取特征最低要求的卷积核数目。
2、在分类网络中根据深层提取的特征都是语义级别的高级特征，根据不同的卷积核和对输入特征的 敏感性程度不同，本发明使用通道注意力机制来学习深层网络中对应层不同卷积核的权重，网络计算得到 的所有训练集图片的对于卷积核的权重方差，将所有网络层卷积核的权重方差进行全局排序，根据预先设 定的剪枝比率确定深层的剪枝数目，该方法可以针对性的剪去网络深层对输入特征不敏感的卷积核来获得 分类所需的最小卷积核数目。
3、将以上两种方法结合起来对网络整体进行剪枝，既得到一个满足网络提取低级特征最低要求的卷 积核数目，又可得到网络深层所需的最小卷积核数目，最大程度上缩减网络参数且尽可能的保留分类性能。
附图说明
图1为所提出的适用于分类网络剪枝算法的网络整体结构图。
具体实施方式
一种适用于图片分类的剪枝算法，下面将结合附图中VGG16网络对实施方式进一步的详细描述：
(1)数据准备：
(a)划分数据集，本方法采用的是分类通用数据集Cifar10,数据集总共有60000张彩色图像，每个图 像的像素为32*32，类别总共有10类，每个类别有6000张图片。依据常用的数据集分割办法，我们把数 据集分割为训练集和测试集。
(2)网络的搭建：本发明的网络结构主要待剪枝主干部分、秩剪枝模块和通道重要性剪枝模块，下 面将结合附图1，对本发明搭建的网络结构进行详细的介绍说明。
(a)通过数据集训练出收敛的未剪枝的原始网络模型，用数据集中的部分图片输入训练好的模型， 固定模型参数使用奇异值分解卷积核提取的特征图：
A＝UΛVT (1)
其中A为卷积核输出的特征图，U和V分别为左奇异矩阵和右奇异矩阵，Λ仅在主对角线上有值，值由 特征值构成。根据奇异值分解结果得到浅层网络卷积核提取出图片特征的平均秩oij，代表第i层第j个卷积 核对网络输入图片所有特征的平均秩，对当前层求出的秩进行进一步分解，按照包含信息率比重保留包含 主要信息的秩数目，得到精确的秩数目，式(2)中Rank代表对第i层所有的卷积核提取出图片特征的平均 秩oij从大到小进行排序，S(oi,:)代表排序后的结果。对排序结果按照预设的剪枝比率乘以当前层卷积核总 数来得到索引，排序结果中索引对应位置的秩即阈值，大于阈值的卷积核被保存下来，小于阈值的卷积核 被去除，即得到网络浅层的剪枝结果。
S(oi,:)＝Rank(oi,:) (2)
(b)通过数据集训练加入通道注意力机制的未剪枝网络模型，用训练集输入训练好的模型，固定模 型参数通过式(2)得到网络层中通道注意力机制对于不同层不同通道分别针对卷积核的权重向量wi，其 中i代表第i层，Sigmoid代表规一化函数，H和W为输入特征的空间分辨率，f1×1为1维卷积，Ii为输入特征， 然后对于网络计算得到的所有训练集图片的对于卷积核的权重方差，将所有网络层卷积核的权重方差进行 全局排序，按照预设定的剪枝比率乘以整个网络的卷积核总数得到索引，排序结果索引对应位置的方差即 阈值，将大于阈值的数保留然后返回对应层的保留的数量即得到深层网络的剪枝结果。
Figure GDA0003625081590000041
(c)综合第一步第二步得到的剪枝结果即可得到全局的不同层的剪枝结果然后计算每一层剪枝之后 剩余的通道数，改变原始网络每一层通道数为剪枝后的通道数，将裁剪后的原始网络使用数据集重新训练， 恢复精度。经过不断的梯度反向传播优化最终得到轻量化的最优模型。
(3)模型训练：学习率设为0.1；衰减间隔为80,120,160,180，总共训练200次。采用交叉熵函数作 为损失函数；采用SGD优化方法，权重衰减率为0.1，动量值为0.9。
(4)评价指标：本发明实验采用分类准确率衡量算法效果。
(5)实验使用所提出的适用于图片分类的剪枝算法，在剪枝并微调后，网络参数量从原网络14.98M 降为剪枝后1.15M，只有原网络参数量的7.67％，剪枝后的分类准确率为92.41％，相比未剪枝的网络分 类准确率为93.96％，在大大降低参数量的基础上几乎实现了原网络的分类性能。
本发明的实质性特点有：
(1)基于网络浅层提取的特征是输入图片的低级特征，并且具有高度相似性和冗余性，本发明基于 浅层网络提取特征的包含主要信息的平均秩的大小顺序来确定浅层通道的剪枝结果，从而极大的保留提取 出有用特征的卷积核，剪除生成相似特征的卷积核从而避免计算资源浪费。
(2)基于网络深层提取出的特征是输入图片的语义级别特征，并且其具有高度特异性，提出利用通 道注意力机制产生不同通道的重要性，并统计单个卷积核重要性的方差，然后对方差进行全局排序，确定 深层通道的剪枝结果，可以保留对输入特征敏感的卷积核，剪除对输入特征不敏感的卷积核使得网络参数 进一步降低。
为了更好地减少网络的参数量，本发明综合上述两点对网络进行全局的修剪，得到最优网络层级剪枝 结果，实验证明本发明提出的剪枝方法能够在极大减少网络参数量的情况下几乎实现原网络的性能。

Claims (2)

1.一种基于特征的秩和通道重要性的剪枝方法，包括下列步骤：
第一步：准备数据集，选定原始网络模型，划分为训练集和测试集。
第二步：通过数据集训练出收敛的未剪枝的原始网络模型，用数据集中的部分图片输入训练好的模型，
固定模型参数使用奇异值分解卷积核提取的特征图：
A＝UΛVT (1)
其中A为卷积核输出的特征图，U和V分别为左奇异矩阵和右奇异矩阵，Λ仅在主对角线上有值，值由 特征值构成；根据奇异值分解结果得到的浅层网络卷积核提取出图片特征的平均秩oij，代表第i层第j个卷 积核对网络输入图片所有特征的平均秩，对当前层求出的秩进行进一步分析，对特征值计算信息率比重保 留包含主要信息的秩数目，得到精确的秩数目，式(2)中Rank代表对第i层所有的卷积核提取出图片特征 的平均秩oij从大到小进行排序，S(oi,:)代表排序后的结果；对排序结果按照预设的剪枝比率乘以当前层卷 积核总数来得到索引，排序结果中索引对应位置的秩即第一类阈值，大于第一类阈值的卷积核被保存下来， 小于第一类阈值的卷积核被去除，即得到网络浅层的剪枝结果：
S(oi,:)＝Rank(oij) (2)
第三步：通过数据集训练加入通道注意力机制的未剪枝网络模型，用训练集输入训练好的模型，固定 模型参数通过式(2)得到网络层中通道注意力机制对于不同层不同卷积核的权重向量wi，其中i代表第i层， Sigmoid代表归一化函数，H和W为输入特征的空间分辨率，f1×1为1维卷积，Ii为输入特征，然后计算网 络得到的所有训练集图片对于卷积核的权重方差，将所有网络层卷积核的权重方差进行全局排序，按照预 设定的剪枝比率乘以整个网络的卷积核总数得到索引，排序结果索引对应位置的方差即第二类阈值，将大 于第二类阈值的数保留然后返回对应层的保留的数量即得到深层网络的剪枝结果：
Figure FDA0002971591990000011
第四步：综合第二步和第三步得到的剪枝结果即可得到全局的不同层的剪枝结果，然后计算每一层剪 枝之后剩余的通道数，改变原始网络每一层通道数为剪枝后的通道数，得到裁剪后的网络模型，再使用数 据集重新训练，恢复精度，经过不断的梯度反向传播优化最终得到轻量化的最优模型；
第五步：效果检测：输入待分类图像，加载训练好的轻量化的最优模型，输出输入图像的分类结果。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，第四步进行模型训练的方法如下：
(1)学习率设为0.1；衰减间隔为80,120,160,180；
(2)采用交叉熵函数作为损失函数；
(3)采用SGD优化方法，权重衰减率为0.1，动量值为0.9。
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