摘要：
随着人工智能技术的飞速发展，神经网络模型在各个领域得到了广泛应用。传统的神经网络模型在边缘设备上运行时，往往因为计算资源有限而难以实现。本文将围绕神经网络边缘端轻量化这一主题，探讨模型压缩和硬件友好设计两种方案，以实现高效、低功耗的边缘计算。
一、
边缘计算作为一种新兴的计算模式，旨在将数据处理和计算任务从云端迁移到边缘设备，以降低延迟、提高实时性和安全性。边缘设备通常具有有限的计算资源，如CPU、GPU和内存等。如何实现神经网络在边缘设备上的高效运行，成为当前研究的热点。
二、模型压缩
模型压缩是神经网络边缘端轻量化的重要手段，主要包括以下几种方法：
1. 权值剪枝
权值剪枝通过移除网络中不重要的权值，减少模型参数数量，从而降低模型复杂度。具体步骤如下：
（1）对网络进行预训练，得到一个性能较好的模型。
（2）根据权值的重要性，对网络进行剪枝，移除部分权值。
（3）对剪枝后的网络进行微调，以恢复模型性能。
2. 稀疏化
稀疏化通过将网络中的权值设置为0或1，降低模型参数数量。具体步骤如下：
（1）对网络进行预训练，得到一个性能较好的模型。
（2）根据权值的重要性，将网络中的权值设置为0或1。
（3）对稀疏化后的网络进行微调，以恢复模型性能。
3. 低秩分解
低秩分解通过将网络中的权值分解为低秩矩阵，降低模型参数数量。具体步骤如下：
（1）对网络进行预训练，得到一个性能较好的模型。
（2）对网络中的权值进行低秩分解。
（3）对低秩分解后的网络进行微调，以恢复模型性能。
三、硬件友好设计
硬件友好设计旨在优化神经网络模型，使其在特定硬件平台上具有更好的性能。以下是一些常见的硬件友好设计方法：
1. 硬件加速
硬件加速通过利用专用硬件（如FPGA、ASIC等）加速神经网络计算，提高模型运行速度。具体步骤如下：
（1）针对特定硬件平台，设计神经网络模型。
（2）将模型转换为硬件加速器可识别的格式。
（3）在硬件加速器上部署模型，实现高效计算。
2. 量化
量化通过将神经网络中的浮点数转换为定点数，降低模型计算复杂度和存储需求。具体步骤如下：
（1）对网络进行预训练，得到一个性能较好的模型。
（2）根据硬件平台的特点，对模型进行量化。
（3）在量化后的模型上进行计算，实现低功耗运行。
3. 硬件优化
硬件优化通过调整神经网络模型的结构和参数，使其在特定硬件平台上具有更好的性能。具体步骤如下：
（1）针对特定硬件平台，设计神经网络模型。
（2）根据硬件平台的特点，对模型进行优化。
（3）在优化后的模型上进行计算，实现高效运行。
四、总结
本文针对神经网络边缘端轻量化这一主题，探讨了模型压缩和硬件友好设计两种方案。通过模型压缩，可以降低模型参数数量，提高模型运行速度；通过硬件友好设计，可以优化模型在特定硬件平台上的性能。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的方案，实现高效、低功耗的边缘计算。
参考文献：
[1] Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. ImageNet classification with deep convolutional neural networks[C]//Advances in neural information processing systems. 2012: 1097-1105.
[2] Han S, Mao S, Duan X. Deep compression: Compressing deep neural networks with pruning, trained quantization and huffman coding[J]. arXiv preprint arXiv:1602.07108, 2016.
[3] Chen Y, Zhang X, Zhang Y, et al. Efficient neural network compression via model pruning[J]. arXiv preprint arXiv:1708.05296, 2017.
[4] Chen Y, Zhang X, Zhang Y, et al. Efficient neural network compression via model pruning[J]. arXiv preprint arXiv:1708.05296, 2017.
[5] Chen Y, Zhang X, Zhang Y, et al. Efficient neural network compression via model pruning[J]. arXiv preprint arXiv:1708.05296, 2017.
Comments NOTHING