结构化剪枝：深度卷积神经网络剪枝综述
探索深度CNN网络剪枝的最新进展，从滤波器排名到神经架构搜索
论文：Structured Pruning for Deep Convolutional Neural Networks: A survey
核心挑战
深度CNN的性能瓶颈
深度卷积神经网络（CNN）的卓越性能通常归因于它们更深、更宽的架构，这可能会带来巨大的计算成本。因此，修剪神经网络已经引起了人们的兴趣，因为它有效地降低了存储和计算成本。
结构化剪枝的优势
与导致非结构化模型的权重修剪不同，结构化修剪通过产生对硬件实现友好的模型，提供了实现加速的好处。
剪枝方法对比分析
| 方法类别 | 核心原理 | 代表算法 | 优势 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 权重依赖方法 | 基于滤波器权重评估重要性 | 滤波器范数、FPGM | 计算成本低，简单明了 | 资源受限环境 |
| 激活值方法 | 利用输入数据和滤波器的卷积结果 | NISP、DCP | 考虑数据分布，更准确 | 精度要求高的场景 |
| 正则化方法 | 添加稀疏正则化器学习结构化稀疏 | Network Slimming、EagleEye | 端到端训练，自动化程度高 | 大规模模型压缩 |
| 动态执行方法 | 运行时动态调整网络结构 | 彩票假说、神经架构搜索 | 自适应性强，灵活性高 | 在线学习和自适应场景 |
关键技术详解
滤波器范数方法
计算滤波器p-范数值作为重要
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