深度学习模型压缩效果评估：不同压缩策略的精度损失分析

深度学习模型压缩效果评估：不同压缩策略的精度损失分析

在实际部署场景中，模型压缩是提升推理效率的关键手段。本文通过PyTorch实现三种主流压缩策略，并量化其精度损失。

实验环境与数据集

使用CIFAR-10数据集，训练ResNet-18模型作为基准，测试集准确率基准为92.3%。

1. 网络剪枝（Pruning）

import torch
import torch.nn.utils.prune as prune

# 定义剪枝策略
prune.l1_unstructured(model.layer1[0].conv1, name="weight", amount=0.3)
prune.l1_unstructured(model.layer1[0].conv2, name="weight", amount=0.3)

2. 权重量化（Quantization）

import torch.quantization

torch.quantization.prepare(model, inplace=True)
torch.quantization.convert(model, inplace=True)

3. 知识蒸馏（Knowledge Distillation）

# 使用教师模型预测软标签
with torch.no_grad():
    teacher_output = teacher_model(input_data)
    soft_labels = F.softmax(teacher_output / T, dim=1)

# 蒸馏损失函数
loss = alpha * F.kl_div(student_output, soft_labels, reduction='batchmean') + \
       (1 - alpha) * F.cross_entropy(student_output, true_labels)

性能测试结果

推荐在生产环境中优先考虑量化策略，兼顾精度与效率。