李飞飞计算机视觉-自用笔记（八）

15 深度学习高效方法与硬件

庞大模型的三大挑战：

大小、速度、能源效率

解决方法：

1、算法优化：

剪枝（pruning）：并非神经网络中的所有参数都是有用的，可以通过连接训练减少连接数量，对于网络精度几乎没有降低，同时还可以降低模型复杂度、预防过拟合等。

权值共享（哈弗曼编码、SqueezeNet）；

量化；

低秩分解：一个卷积层可以分解为两个不同卷积核的卷积层；

二、三进制网络；

WINOGRAD卷积：一种降低卷积计算算法强度的方法，论文参见《Fast Convolution for CNN》；

2、硬件：

基本思想：最小化内存访问来降低功耗

e.g.：Google TPU；

EIE（Efficient Inference Engine）：略过稀疏，共享权值。使用一个查找表（lookup table）来解码一个四位的weight到16bit 的weight。4位的相对index通过地址累加器，得到16位的绝index地址。

3.高效训练算法：

3.1、Parallelization 并行化

idea1：协同权重更新

由一个 master sever来负责梯度更新，其余的sever进行并行的前向计算loss。

idea2：将模型在多核上并行化

将一个输入图像分割成2x2的小格子，全连接就直接分切矩阵。

idea3：并行化训练，尝试不同的超参

3.2、Mixed Precision with FP16 and FP32

idea：在不同的阶段用更适合的精度：

基本没有精度损失，甚至使得精度更优。

3.3、模型蒸馏 Model Distillation

通过信息论的角度，定量分析神经网络的信息容量，因为实验证明，现在的超深的网络（比如ResNet动辄上百层）往往是信息容量过剩的，通过师生网络，可以通过深网络训练一个很小的网络，同时能够使得小网络的性能达到深网络的性能。

师生网络：思想是，使用软化的（形象一点就是 数据上更模糊的）output来训练学生网络：

软化如下（和Batch norm挺像的，基本的变换的思路，即Softmax）：

学生网络仅训练了3%的数据，即达到了收敛，精度仅掉了2%。

3.4、DSD ： Dense-Sparse-Dense Training

在剪枝的时候看到过，如下图，如果再让它变得Dense，增加它的细节表达能力：

类似画一棵树，先画枝干，然后画树叶。

在不同的网络下，增加了1%-4%的精度。

4.高效训练硬件：

1、GPU （N卡）

Volta架构 优化了Tensor Core。

性能对比 （都是图 快速略过）

2、TPU

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