【AutoML】强化学习如何用于模型量化?
发布网友
发布时间：2024-04-17 15:23
共1个回答
热心网友
时间：2024-04-19 13:00
欢迎来到AutoML探索系列，让我们深入探讨AutoML如何在模型优化领域大放异彩，特别是在模型量化这一关键技术上。
作者言有三，致力于揭示AutoML背后的奥秘。在前文我们已经探讨了模型剪枝的AutoML应用，而量化作为模型压缩的关键手段，一直是学术界和工业界的热门研究课题。今天，我们将聚焦于强化学习如何在模型量化中发挥神奇作用。
强化学习驱动的混合精度量化
让我们以HAQ（Hardware-Aware Automated Quantization with Mixed Precision）为例，它是一种基于强化学习的自动化混合精度量化框架。HAQ通过增强学习，让每个网络层都能学习到最适合自身的量化位宽，充分考虑了网络层的特性差异。
每个网络层都有其独特的冗余性和精度需求，例如，浅层特征提取需要高精度，而卷积层通常比全连接层要求更高。手动调整每个层的量化位宽在实际操作中几乎是不可能的，这就需要智能搜索策略，如HAQ所采用的自动搜索。
HAQ的独特之处在于，它摒弃了传统以FLOPS和模型大小作为单一评估标准，而是引入了芯片延迟和功耗作为新的衡量指标，以适应不同硬件平台的实际性能差异。搜索过程中，代理Agent会根据层配置和统计信息作出决策，调整权值和激活的量化位宽，同时利用反馈机制，如硬件加速器的延迟和能量数据，来优化整个过程。
量化策略详解
HAQ的量化策略包括：
观测值：10维状态空间，包含了关键的层配置和统计信息。
动作空间：采用连续函数定义位宽，为位宽选择提供连续变化的可能性。
反馈：通过量化后的模型在硬件上的运行，获得延迟和能量等实际性能指标作为学习的奖励信号。
量化方法：采用线性量化，缩放因子s和截断函数clamp共同决定量化过程。
奖励函数：量化后进行微调，并以验证精度提升作为优化目标。
代理算法：DDPG（深度确定性策略梯度）被用于策略优化。
实验结果显示，HAQ在MobileNet-V1/V2模型上的表现卓越，相比于固定8bit量化，边缘端和云端设备分别实现了1.4-1.95倍的加速，展示了其在实际应用中的潜力。
模型优化的未来
在众多深度学习优化领域中，模型优化无疑是极具挑战也极具前景的一环。作者言有三分享过一系列深入的模型解读和资源，如CNN模型架构解读、网络结构解读直播等，让学习者更全面地理解模型优化的奥秘。
继续关注AutoML系列，我们还将探讨更多AutoML在模型剪枝、蒸馏、数据增强和优化方法选择等领域的实践案例，让你对AutoML的理解更加全面深入。
