GitHub项目推荐｜基于强化学习的自动化剪枝模型

今天为大家介绍一个GitHub上最新开源的一个基于强化学习的自动化剪枝模型，本模型在图像识别的实验证明了能够有效减少计算量，同时还能提高模型的精度。项目地址：https://github.com/freefuiiismyname/cv-automatic-pruning-transformer1介绍目前的强化学习工作很多集中在利用外部环境的反馈训练agent，忽略了模型本身就是一种能够获得反馈的环境。本项目的核心思想是：将模型视为环境，构建附生于模型的 agent ，以辅助模型进一步拟合真实样本。

大多数领域的模型都可以采用这种方式来优化，如cv/多模态等。它至少能够以三种方式工作：1.过滤噪音信息，如删减语音或图像特征；2.进一步丰富表征信息，如高效引用外部信息；3.实现记忆、联想、推理等复杂工作，如构建重要信息的记忆池。这里推出一款早期完成的裁剪机制transformer版本(后面称为APT)，实现了一种更高效的训练模式，能够优化模型指标；此外，可以使用动态图丢弃大量的不必要单元，在指标基本不变的情况下，大幅降低计算量。该项目希望为大家抛砖引玉。

2为什么要做自动剪枝在具体任务中，往往存在大量毫无价值的信息和过渡性信息，有时不但对任务无益，还会成为噪声。比如：表述会存在冗余/无关片段以及过渡性信息；动物图像识别中，有时候背景无益于辨别动物主体，即使是动物部分图像，也仅有小部分是关键的特征。

以transformer为例，在进行self-attention计算时其复杂度与序列长度平方成正比。长度为10，复杂度为100；长度为9，复杂度为81。利用强化学习构建agent，能够精准且自动化地动态裁剪已丧失意义部分，甚至能将长序列信息压缩到50-100之内（实验中有从500+的序列长度压缩到个位数的示例），以大幅减少计算量。实验中，发现与裁剪agent联合训练的模型比普通方法训练的模型效果要更好。3模型介绍及实验模型主体基于transformer的视觉预训练模型ViT是本项目的模型主体，具体细节可以查看论文:《An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale》

自动化裁剪的智能体对于强化学习agent来说，最关键的问题之一是如何衡量动作带来的反馈。为了评估单次动作所带来的影响，使用了以下三步骤：1、使用一个普通模型（无裁剪模块）进行预测；2、使用一个带裁剪器的模型（执行一次裁剪动作）进行预测；3、对比两次预测的结果，若裁剪后损失相对更小，则说明该裁剪动作帮助了模型进一步拟合真实状况，应该得到奖励；反之，应该受到惩罚。但是在实际预测过程中，模型是同时裁剪多个单元的，这或将因为多个裁剪的连锁反应而导致模型失效。训练过程中需要构建一个带裁剪器的模型（可执行多次裁剪动作），以减小该问题所带来的影响。综上，本模型使用的是三通道模式进行训练。

关于裁剪器的模型结构设计，本模型中认为如何衡量一个信息单元是否对模型有意义，建立于其自身的信息及它与任务的相关性上。因此以信息单元本身及它与CLS单元的交互作为agent的输入信息。

实验数据集ViTAPT(pruning)APT(no pruning)CIFAR-10092.392.693.03CIFAR-1099.0898.9398.92以上加载的均为ViT-B_16，resolution为224*224。4使用说明环境

下载经过预先训练的模型（来自Google官方）本项目使用的型号：ViT-B_16（您也可以选择其它型号进行测试）

训练与推理下载好预训练模型就可以跑了。

CIFAR-10和CIFAR-100会自动下载和培训。如果使用其他数据集，您需要自定义data_utils.py。在裁剪模式的推理过程中，预期您将看到如下格式的输出。

默认的batch size为72、gradient_accumulation_steps为3。当GPU内存不足时，您可以通过它们来进行训练。注：相较于原始的ViT，APT(Automatic pruning transformer)的训练步数、训练耗时都会上升。原因是使用pruning agent的模型由于总会丢失部分信息，使得收敛速度变慢，同时为了训练pruning agent，也需要多次的观测、行动、反馈。致谢感谢基于pytorch的图像分类项目（https://github.com/jeonsworld/ViT-pytorch），本项目是在此基础上做的研发。最后再附上一次项目地址，欢迎感兴趣的读者Star✨https://github.com/freefuiiismyname/cv-automatic-pruning-transformer