利用LSTM思想來做CNN剪枝，北大提出Gate Decorator

選自arXiv

作者：Zhonghui You等

機器之心編譯

參與：思源、一鳴

利用LSTM基本思想門控機制進行剪枝？讓模型自己決定哪些卷積核可以扔。

還記得在理解 LSTM 的時候，我們會發現，它用一種門控機制記住重要的資訊而遺忘不重要的資訊。在此之後，很多機器學習方法都受到了門控機制的影響，包括 Highway Network 和 GRU 等等。北大的研究者同樣也是，它們將門控機制加入到 CNN 剪枝中，讓模型自己決定哪些濾波器不太重要，那麼它們就可以刪除了。

其實對濾波器進行剪枝是一種最為有效的、用於加速和壓縮卷積神經網路的方法。在這篇論文中，來自北大的研究者提出了一種全域性濾波器剪枝的演算法，名為「門裝飾器（gate decorator）」。這一演算法可以通過將輸出和通道方向的尺度因子（門）相乘，進而改變標準的 CNN 模組。當這種尺度因子被設0的時候，就如同移除了對應的濾波器。

研究人員使用了泰勒展開，用於估計因設定了尺度因子為 0 時對損失函式造成的影響，並用這種估計值來給全域性濾波器的重要性進行打分排序。接著，研究者移除哪些不重要的濾波器。在剪枝後，研究人員將所有的尺度因子合併到原始的模組中，因此不需要引入特別的運算或架構。此外，為了提升剪枝的準確率，研究者還提出了一種迭代式的剪枝架構—— Tick-Tock。

圖 1：濾波器剪枝圖示。第 i 個層有4個濾波器（通道）。如果移除其中一個，對應的特徵對映就會消失，而輸入 i+1 層的通道也會變為3。

擴充套件實驗說明了研究者提出的方法的效果。例如，研究人員在 ResNet-56 上達到了剪枝比例最好的 SOTA，減少了 70% 的每秒浮點運算次數，但沒有帶來明顯的準確率降低。

在 ImageNet 上訓練的 ResNet-50 上，研究者減少了 40% 的每秒浮點運算次數，且在 top-1 準確率上超過了基線模型 0.31%。在研究中使用了多種資料，包括 CIFAR-10、CIFAR-100、CUB-200、ImageNet ILSVRC-12 和 PASCAL VOC 2011。

本文的主要貢獻包括兩個部分：第一部分是「門裝飾器」演算法，用於解決 GFIR 問題。第二部分是 Tick-Tock 剪枝框架，用於提升剪枝準確率。

具體而言，研究者展示瞭如何將門裝飾器用於批歸一化操作，並將這種方法命名為門批歸一化（GBN）。給定預訓練模型，研究者在剪枝前將歸一化模組轉換成門批歸一化。剪枝結束後，他們將門批歸一化還原為批歸一化。通過這樣的方法，不需要給模型引入特殊的運算或架構。

• 論文地址：https://arxiv.org/abs/1909.08174
• 實現地址：https://github.com/youzhonghui/gate-decorator-pruning

門控剪枝到底怎麼做

那麼到底怎樣使用門控機制解決全域性濾波器重要性排序呢？研究者表示他們會先將 Gate Decorator 應用到批歸一化機制中，然後使用一種名為 Tick-Tock 的迭代剪枝框架來獲得更好的剪枝準確率，最後再採用分組剪枝（Group Pruning）技術解決待條件的剪枝問題，例如剪枝帶殘差連線的網路。

上面簡要展示了敘述了門控剪枝三步走，後面會做一個簡單的介紹，當然更詳細的內容可查閱原論文。

門控批歸一化

研究者將 Gate Decorator應用到批歸一化中，並將該模組稱之為門控批歸一化（GBN），門控批歸一化如下方程7所示，它和標準批歸一化的不同之處在於 φ arrow的門控選擇。其中 φ arrow 是 φ 的一個向量，c 是 Z_in 的通道數。

如果 φ arrow 中的元素是零，那麼就表示它對應的通道被裁減了。此外，對於不使用BN 的網路，我們也可以直接將 Gate Decorator 應用到卷積運算中，從而達到門控剪枝的效果。

Tick-Tock 剪枝框架

研究者還引進了一種迭代式的剪枝框架，從而提升剪枝準確率，他們將該框架稱為Tick-Tok。其中 Tick 階段會在訓練資料的子集上執行，卷積核會被設定為不可更新狀態。而 Tock 階段使用全部訓練資料，並將稀疏約束 φ 新增到損失函式中。

圖2：Tick-Tock剪枝框架圖示。

其中 Tick 階段主要希望能實現以下三個目標：加速剪枝過程；計算每一個濾波器的重要性分數 Θ；降低前面剪枝引起的內部協變數遷移問題。

在 Tick 階段中，研究者會在訓練資料的子集中訓練一個 Epoch，我們僅允許門控 φ 和最終的線性層能更新，這樣能大大降低小資料集上的過擬合風險。通過訓練後，模型會根據重要性分數 Θ 排序所有的濾波器，並將不那麼重要的濾波器移除。

在 Tock 階段前，Tick 階段能重複 T 次。Tock 階段會微調網路以降低總體誤差，這些誤差可能是由於一處濾波器造成的。此外，Tock 階段和一般的微調過程有兩大不同：微調比 Tock 要訓練更多的 Epoch；微調並不會給損失函式加上稀疏性約束。

分組剪枝：解決帶約束的剪枝問題

ResNet 和其變體包含殘差連線，也就是在兩個殘差塊產生的特徵圖上執行元素級的加法。如果單獨修剪每個層的濾波器，可能會導致殘差連線中特徵圖對不齊。這可以視為一種帶約束的剪枝問題，我們希望剪枝是在對齊特徵圖的條件下完成的。

為了解決無法對齊的問題，作者們提出了分組剪枝：將通過純殘差方式連線的 GBN 分配給同一組。純殘差連線是指在側分支上沒有卷積層的一種方式，如圖3所示。

圖3：組剪枝展示。同樣顏色的GBN屬於同一組。

每一組可以視為一個 Virtual GBN，它的所有組成卷積共享了相同的剪枝模式。並且在分組中，濾波器的重要性分數就是成員卷積分數的和。

實驗設定和資料集

資料集

研究者使用了多種資料集，包括 CIFAR-10，CIFAR-100，CUB-200， ImageNet ILSVRC-12和 PASCAL VOC 2011。CIFAR-10 資料集包括了50K的訓練資料和10K的測試資料。CIFAR-100和CIFAR-10相同，但有100個類別，每個類別有600張圖片。CUB-200包括了將近6000張訓練圖片和5700張測試圖片，涵蓋了200種鳥類。ImageNet ILSVRC-12有128萬訓練影像和50K的測試影像，覆蓋1000個類別。研究者還使用了PASCAL VOC 2011分割資料集和其擴充套件資料集SBD，它有20個類別，共8498張訓練樣本圖片和2857張測試樣本圖片。

被剪枝的模型

研究者使用了三種網路架構進行剪枝：VGGNet、ResNet和FCN。所有的網路都使用SGD進行訓練，權重衰減和動量超引數分別設定為10-4和0.9。

研究者使用了多種訓練資料和不同的批大小對這些網路進行了訓練，同時加入了一些資料增強的方法。

在剪枝階段，研究者在每個Tick階段剪去ResNet0.2%的濾波器，在VGG和FCN上減去1%的濾波器。在每10個Tick操作後進行一次Tock操作。

剪枝效果

表1：在 ResNet-56上，使用CIFAR-10訓練的模型剪枝後的表現。基線準確率為93.1%。

表 2：在ResNet-50上，使用ImageNe訓練的模型剪枝後的表現。P.Top-1、P.Top-5 分別表示 top-1和 top-5剪枝後的模型在驗證集上的單中心裁剪準確率。[Top-1] ↓ 和 [Top-5] ↓分別表示剪枝後模型準確率和基線模型相比的下降情況。Global 表示這一剪枝方法是否是全域性濾波器剪枝演算法。

圖4：VGG-16-M在CUB-200資料集上的剪枝效果。

下圖5的基線模型是VGG-16-M，他在CIFAR-100上的測試準確率為73.19%。其中「shrunk」版表示將所有卷積層的通道數減半，因此將FLOPs降低到了基線模型的1/4，從頭訓練後它的測試準確率會降低1.98%。「pruned」版表示採用Tick-Tock框架進行剪枝的結果，它的測試準確率會降低1.3%。

如果我們從頭訓練「pruned」版模型，那麼它的準確率能達到71.02%，相當於降低了2.17%。不過重要的是，「pruned」版模型的引數量只有「shrunk」版模型的1/3。

圖5：兩種網路的效果和通道數對比，它們有相同的FLOPs。

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