SqueezeNet

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虽然网络性能得到了提高，但随之而来的就是效率问题(AlexNet VGG GoogLeNet Resnet DenseNet)
效率问题主要是模型的存储问题和模型进行预测的速度问题.

Model Compression:

• 1. 从模型权重数值角度压缩
• 1. 从网络架构角度压缩

对于效率问题，通常的方法即在已经训练好的模型上进行压缩，使得网络携带更少的网络参数，从而解决内存问题，同时解决速度问题。

相比于在已经训练好的模型上进行处理，轻量化模型模型设计则是另辟蹊径。轻量化模型设计主要思想在于设计更高效的「网络计算方式」（主要针对卷积方式），从而使网络参数减少的同时，不损失网络性能。

• 已训练好的模型上做裁剪 (剪枝、权值共享、量化、神经网络二值化)
• 新的卷积计算方法(SqueezeNet MobileNet ShuffleNet Xception)

一、SqueezeNet (AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and < 0.5MB model size)

该网络能在保证不损失精度的同时，将原始AlexNet压缩至原来的510倍左右（< 0.5MB）。

1.1 设计思想

1.将3x3卷积核替换为1x1卷积核 (1个1x1卷积核的参数是3x3卷积核参数的1/9，这一改动理论上可以将模型尺寸压缩9倍。)
2.减小输入到3x3卷积核的输入通道数
3.尽可能将下采样放在网络后面的层中 (分辨率越大的特征图（延迟降采样）可以带来更高的分类精度，而这一观点从直觉上也可以很好理解，因为分辨率越大的输入能够提供的信息就越多.)
以上，前两个策略都是针对如何降低参数数量而设计的，最后一个旨在最大化网络精度。

1.2 网络架构

基于以上三个策略，提出了一个类似inception的网络单元结构，取名为fire module。一个fire module 包含一个squeeze 卷积层（只包含1x1卷积核）和一个expand卷积层（包含1x1和3x3卷积核）。其中，squeeze层借鉴了inception的思想，利用1x1卷积核来降低输入到expand层中3x3卷积核的输入通道数。

其中，定义squeeze层中1x1卷积核的数量是s1x1，类似的，expand层中1x1卷积核的数量是e1x1， 3x3卷积核的数量是e3x3。令s1x1 < e1x1+ e3x3从而保证输入到3x3的输入通道数减小。SqueezeNet的网络结构由若干个 fire module 组成，另外文章还给出了一些架构设计上的细节：

• 为了保证1x1卷积核和3x3卷积核具有相同大小的输出，3x3卷积核采用1像素的zero-padding和步长
• squeeze层和expand层均采用RELU作为激活函数
• 在fire9后采用50%的dropout
• 由于全连接层的参数数量巨大，因此借鉴NIN的思想，去除了全连接层而改用GAP

1.3 实验结果

上表显示，相比传统的压缩方法，SqueezeNet能在保证精度不损（甚至略有提升）的情况下，达到最大的压缩率，将原始AlexNet从240MB压缩至4.8MB，而结合Deep Compression后更能达到0.47MB，完全满足了移动端的部署和低带宽网络的传输。

此外，作者还借鉴ResNet思想，对原始网络结构做了修改，增加了旁路分支，将分类精度提升了约3%。

1.4 速度考量

尽管文章主要以压缩模型尺寸为目标，但毋庸置疑的一点是，SqueezeNet在网络结构中大量采用1x1和3x3卷积核是有利于速度的提升的，对于类似caffe这样的深度学习框架，在卷积层的前向计算中，采用1x1卷积核可避免额外的im2col操作，而直接利用gemm进行矩阵加速运算，因此对速度的优化是有一定的作用的。然而，这种提速的作用仍然是有限的，另外，SqueezeNet采用了9个fire module和两个卷积层，因此仍需要进行大量常规卷积操作，这也是影响速度进一步提升的瓶颈。

二、Deep Compression(Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding)

改文章获得了ICLR 2016的最佳论文奖，引领了CNN模型小型化与加速研究方向的新狂潮

2.1 算法流程

"权值压缩派"
Deep Compression的算法流程包含三步:

1. Pruning(权值剪枝)
图3是MNIST上训练得到的LeNet conv1卷积层中的参数分布，可以看出，大部分权值集中在0处附近，对网络的贡献较小，在剪值中，将0值附近的较小的权值置0，使这些权值不被激活，从而着重训练剩下的非零权值，最终在保证网络精度不变的情况下达到压缩尺寸的目的。

实验发现模型对剪枝更敏感，因此在剪值时建议逐层迭代修剪，另外每层的剪枝比例如何自动选取仍然是一个值得深入研究的课题。

2. Quantization(权值量化)
此处的权值量化基于权值聚类，将连续分布的权值离散化，从而减小需要存储的权值数量。
初始化聚类中心，实验证明线性初始化效果最好；
利用k-means算法进行聚类，将权值划分到不同的cluster中；
在前向计算时，每个权值由其聚类中心表示；
在后向计算时，统计每个cluster中的梯度和将其反传。

3. Huffman encoding(霍夫曼编码)
霍夫曼编码采用变长编码将平均编码长度减小，进一步压缩模型尺寸。

2.2 模型存储

前述的剪枝和量化都是为了实现模型的更紧致的压缩，以实现减小模型尺寸的目的。
对于剪枝后的模型，由于每层大量参数为0，后续只需将非零值及其下标进行存储，文章中采用CSR（Compressed Sparse Row）来进行存储，这一步可以实现9x~13x的压缩率。
对于量化后的模型，每个权值都由其聚类中心表示（对于卷积层，聚类中心设为256个，对于全连接层，聚类中心设为32个），因此可以构造对应的码书和下标，大大减少了需要存储的数据量，此步能实现约3x的压缩率。
最后对上述压缩后的模型进一步采用变长霍夫曼编码，实现约1x的压缩率。

2.3 实验结果

通过SqueezeNet+Deep Compression,可以将原始240M的AlexNet压缩至0.47M，实现约510x的压缩率。

SqueezeNet

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