3.2非结构化剪枝

文档摘要

3.2 非结构化剪枝 3.2.1 介绍 &emsp;&emsp;非结构化剪枝是剪枝的一种形式，非结构化剪枝是对权重参数或单个神经元剪枝，在实现较高稀疏性的同时保证模型的性能。非结构化剪枝通过逐一评估和移除不重要的权重或神经元，使模型中大量参数变为零，达到稀疏化的效果。这种细粒度的剪枝方式允许更灵活地优化模型，使其在减少计算和存储需求的同时，仍能维持较高的准确性和性能。 &emsp;&emsp;与结构化剪枝不同，非结构化剪枝并不遵循预定义的模式或结构来进行剪枝，而是以更为细粒度的方式进行操作。在实现非结构化剪枝时，通常会引入一个掩码（Mask），该掩码与权重矩阵相乘，将选定的权重置为零，而不影响其他权重。