3.3结构化剪枝

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3.3 结构化剪枝 3.3.1 介绍 &emsp;&emsp;结构化剪枝是一种用于神经网络模型优化的技术，其目的是通过移除神经网络中的整个结构组件（例如神经元、通道或层），而不是单个的权重或连接。这种方法同时针对整组权重，具有降低模型复杂性和内存使用量，同时保持整体权重的优点。与非结构化剪枝不同，非结构化剪枝是针对单个权重进行剪枝，删除一些权重值较小的连接，而结构化剪枝则是根据特定规则针对整个子结构进行剪枝。结构剪枝通过物理移除分组参数来改变神经网络的结构，而非结构剪枝则对部分权值进行归零，而不修改网络结构。结构化剪枝的一个关键优势在于它更适合硬件加速，因为删除整个结构单元比删除单个权重更容易被硬件高效实现。结构化剪枝保持了模型的规则性，这使得模型更容易被硬件优化。