自动模型压缩与架构搜索，这是飞桨PaddleSlim最全的解读

AI应用信息9个月前发布 XIAOT

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PaddleSlim 简介

PaddleSlim 是百度飞桨 (PaddlePaddle) 联合视觉技术部发布的模型压缩工具库，除了支持传统的网络剪枝、参数量化和知识蒸馏等方法外，还支持最新的神经网络结构搜索和自动模型压缩技术。

PaddleSlim 工具库的特点

接口简单

以配置文件方式集中管理可配参数，方便实验管理
在普通模型训练脚本上，添加极少代码即可完成模型压缩

效果好

对于冗余信息较少的 MobileNetV1 和 MobileNetV2 模型，卷积核剪切工具和自动网络结构搜索工具依然可缩减模型大小，并保持尽量少的精度损失。
蒸馏压缩策略可明显提升原始模型的精度。
量化训练与蒸馏的组合使用，可同时做到缩减模型大小和提升模型精度。
网络结构搜索工具相比于传统 RL 方法提速几十倍。

功能更强更灵活

剪切压缩过程自动化
剪切压缩策略支持更多网络结构
蒸馏支持多种方式，用户可自定义组合 loss
支持快速配置多种压缩策略组合使用

PaddleSlim 工具库的功能列表

模型剪裁

支持通道均匀模型剪裁（uniform pruning）、基于敏感度的模型剪裁、基于进化算法的自动模型剪裁三种方式
支持 VGG、ResNet、MobileNet 等各种类型的网络
支持用户自定义剪裁范围

量化训练

支持动态和静态两种量化训练方式
- 动态策略: 在推理过程中，动态统计激活的量化参数。
- 静态策略: 在推理过程中，对不同的输入，采用相同的从训练数据中统计得到的量化参数。
支持对权重全局量化和 Channel-Wise 量化
支持以兼容 Paddle Mobile 的格式保存模型

蒸馏

支持在 teacher 网络和 student 网络任意层添加组合 loss
- 支持 FSP loss
- 支持 L2 loss
- 支持 softmax with cross-entropy loss

轻量级神经网络结构自动搜索

支持百度自研的基于模拟退火的轻量模型结构自动搜索 Light-NAS

自动模型压缩

支持基于模拟退火自动网络剪枝

其它功能

支持配置文件管理压缩任务超参数
支持多种压缩策略组合使用

PaddleSlim 应用效果

经典压缩 Benchmark

Light-NAS Benchmark

Light-NAS 百度业务应用效果

轻量级模型搜索详解

1、自动网络结构搜索

网络结构的好坏对最终模型的效果有非常重要的影响，高效的网络结构可以可以用较少的计算量获得较高的精度收益，比如 MobileNet，ShuffleNet 等，但手工设计网络需要非常丰富的经验和众多尝试，并且众多的超参数和网络结构参数会产生爆炸性的组合，常规的 random search 几乎不可行，因此最近几年神经网络架构搜索技术（Neural Architecture Search）成为研究热点。

区别于传统 NAS，我们专注在搜索精度高并且速度快的模型结构，我们将该功能统称为 Light-NAS。网络结构搜索关键的几个要素一般包括搜索策略、搜索目标评估方法、搜索空间定义和搜索速度优化。

搜索策略

搜索策略定义了使用怎样的算法可以快速、准确找到最优的网络结构参数配置。常见的搜索方法包括：强化学习、贝叶斯优化、进化算法、基于梯度的算法等。

早期的 NAS 方法中，强化学习使用的比较多。强化学习（Reinforcement learning，简称 RL）是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。强化学习是一种非常有意思的范式，几乎只要可以提炼出强化学习四要素，原问题就可以用强化学习来求解。

论文「NEURAL ARCHITECTURE SEARCH WITH REINFORCEMENT LEARNING」将架构的生成看成是一个 agent 在选择 action，reward 是通过在训练集上训练一定的 epochs 后的精度。在具体的实现过程中，用 RNN 作为控制器来表示策略函数，每次通过 RNN 生成一串编码，通过一个映射函数将编码映射成网络结构，并使用 policy gradient 来优化 RNN 控制器的参数，如图 1 所示。

图 1

强化学习策略计算复杂度高、耗时长，因此 PaddleSlim 选用了经典的组合优化策略模拟退火。模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。鉴于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性，我们将其用于网络结构的搜索。

在 PaddleSlim 的 NAS 任务中，采用了百度自研的基于模拟退火的搜索策略，区别于 RL 每次重新生成一个完整的网络，我们将网络结构映射成一段编码，第一次随机初始化，然后每次随机修改编码中的一部分（对应于网络结构的一部分）生成一个新的编码，然后将这个编码再映射回网络结构，通过在训练集上训练一定的 epochs 后的精度以及网络延时融合获得 reward，来指导退火算法的收敛，如图 2 所示。

图 2

搜索目标评估方法

相比一般的网络搜索技术，在模型小型化方向，不仅要考虑模型的精度，同时要考虑模型的运行效率，论文「MnasNet」同时将模型的精度以及在手机上运行的时间加权计算作为最终的 reward。

由于每次在手机上运行网络获得延时操作非常繁琐并且耗时，论文「ChamNet」提出将网络结构拆解成若干可穷举的 OP，在手机上运行每个 OP 获得延时并建立一个查找表 LUT，这样每次只需要通过查表并累加各个 OP 的时间就可以快速获得模型整体的运行耗时。PaddleSlim 也正在进行相关功能研发，即将开源，敬请期待。

搜索空间定义

搜索空间定义了优化问题的变量，变量规模决定了搜索算法的难度和搜索时间。因此为了加快搜索速度，定义一个合理的搜索空间至关重要，早期的 NAS 因为没有限制搜索空间，甚至需要使用 800 块 GPU 训练一个月才能收敛。

为了加快收敛速度，论文「Learning Transferable Architectures for Scalable Image Recognition」将网络拆分为多个 Normall Cell 和 Reduction Cell，只搜索这两个子模块中的拓扑结构，然后人工堆叠成最终的网络结构，如图 3 所示。

图 3

在模型小型化方向，为了使搜索到的结构尽量高效，PaddleSlim 参考了 MobileNetV2 中的 Linear Bottlenecks 和 Inverted residuals 结构，搜索每一个 Inverted residuals 中的具体参数，包括 kernelsize、channel 扩张倍数、重复次数、channels number，如图 4 所示。

图 4

搜索速度优化

最后在搜索速度优化方面，为了减少采样的网络训练时间，一般采用提前终止的策略，只训练少量 epochs 数获得其在验证集上的精度作为 reward。

最新的一些文章考虑使用参数共享的方案，如论文「Efficient Neural Architecture Search via Parameter Sharing」共享 OP 的参数，而进行拓扑结构的搜索，另外论文「Darts: Differentiable architecture search」基于可微分搜索空间的方案也能加快搜索速度，如图 5，不过其无法搜索 channel 数量，这对于高效的网络结构设计有比较大的限制。PaddleSlim 也正在做这个方向的探索。

图 5

2、自动模型压缩

自动模型压缩相比 NAS 而言，不是一个从无到有的过程，而是在一个已有的模型（训练好的）基础上进行压缩裁剪，在保证精度的同时，快速获得一个更快、更小的模型。目前传统的剪枝、量化、蒸馏这些人工压缩方法，一方面需要使用者了解算法原理和实现细节，另一方面在使用时有大量繁琐的调参工作，特别是对于模型剪枝，不同任务的最优参数差异很大，因此，如何用机器代替人工，自动搜索出最合适的参数变得非常重要。

在众多的压缩加速方法中，通道剪枝已经被证明非常有效，并在实际业务中广泛应用。通道剪枝压缩后模型不仅在大小上有收益，并且不需要依赖特殊的预测库就能加速，但由于神经网络中不同层的允余程度不同，并且不同层之间存在相互依赖关系，如何确定每一层的压缩率变得十分困难，论文「AMC: AutoML for Model Compression and Acceleration on Mobile Devices」提出使用强化学习搜索每一层最优的剪枝比例。

搜索策略采用 actor-critic 架构的 DDPG 算法，从网络的第一层开始，Actor 网络输入每层的相关参数（input_size、kernel_size、filter_num、stride、flops 等），输出一个（0~0.8）连续值，表示这层的剪枝率，直到模型的最后一层，然后根据输出的压缩率对网络进行裁剪，并将裁剪后的模型在 validation set 上测试得到裁剪后的网络精度作为 reward 来指导 ddpg 收敛，整体的流程如图 6。

图 6

PaddleSlim 基于模拟退火算法实现了类似的功能，搜素速度有明显的提升。具体的实现方法中，我们将网络的压缩率编码成一个向量，向量中每一维表示某一层的压缩率（取值范围为 0~0.8），初始状态下，随机生成一个向量，然后用向量中的压缩率裁剪整个网络，和用强化学习一样，我们将裁剪后的网络在 validation set 上测试得到裁剪后的网络精度，并使用的延时评估器获取裁剪后网路的速度，将延时和精度融合后得到最终的 reward。

每次结束后，我们会随机改变向量中某一维（也可以是多维），得到网络一个新的裁剪率，根据这个新的向量裁剪网络并获取 reward，根据当前 reward 和前一个状态的 reward 的关系来指导退火算法收敛。

和剪枝类似，在参数量化方向，论文「HAQ: Hardware-Aware Automated Quantization」搜索出每层最优量化位宽已达到最佳的整体量化收益。整体框架和搜索剪枝的类似，如图 7 所示。