vision transformer剪枝
时间: 2025-01-09 17:48:23 浏览: 108
### Vision Transformer 剪枝方法综述
Vision Transformer (ViT) 的剪枝旨在减少模型参数量和计算复杂度的同时保持较高的性能。当前的研究主要集中在结构化剪枝、非结构化剪枝以及混合策略上。
#### 结构化剪枝
在结构化剪枝方面,《UNIFIED VISUAL TRANSFORMER COMPRESSION》 提出了针对Transformer架构特有的多头自注意力机制(MHSA)模块的有效压缩方案[^1]。该工作不仅考虑了标准卷积层中的通道维度,还特别关注MHSA内部各部分的重要性评估指标设计及其对应的稀疏模式设定。具体来说:
- **Head Pruning**: 对于每一个attention head, 计算其重要性得分并按照预设比例去除最不重要的heads.
- **Layer-wise Fine-tuning**: 在完成初步修剪之后,采用逐层微调的方式恢复因删除某些组件而损失掉的部分精度.
```python
def prune_heads(model, heads_to_prune):
"""Prunes the given set of attention heads from each layer."""
for layer_index, head_indices in enumerate(heads_to_prune):
model.encoder.layer[layer_index].attention.prune_heads(set(head_indices))
```
#### 非结构化剪枝
另一方面,在非结构化的细粒度级别操作下,《EfficientViT: Memory Efficient Vision Transformer with Cascaded Group Attention》 探讨了基于权重绝对值大小来进行全局阈值裁剪的方法[^3]。这种方法能够更灵活地处理不同位置上的连接强度差异,并且理论上可以达到更高的压缩率而不显著影响最终效果。
对于具体的实现流程而言:
- 初始化一个全连接网络作为基线;
- 使用L1正则项训练一段时间以促进自然稀疏特性形成;
- 应用固定百分比或动态调整的比例移除最小幅度的权值链接;
```python
import torch.nn.utils.prune as prune
module = model.transformer.layers[0].linear_layer # Example module to be pruned
prune.ln_structured(module, name="weight", amount=0.2, n=1, dim=0)
```
#### 组合优化技术
除了上述两种基本形式外,还有不少研究尝试结合多种手段共同作用来进一步提升效率。例如引入量化感知训练(QAT), 或者利用知识蒸馏(Knowledge Distillation)辅助低资源版本学习高等级特征表示等高级技巧。
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