Network Slimming-Learning Efficient Convolutional Networks through Network Slimming（Paper）
2017年ICCV的一篇paper，思路清晰，骨骼清奇~~
创新点：
1. 利用batch normalization中的缩放因子γ 作为重要性因子，即γ越小，所对应的channel不太重要，就可以裁剪（pruning）。
2. 为约束γ的大小，在目标方程中增加一个关于γ的正则项，这样可以做到在训练中自动剪枝，这是以往模型压缩所不具备的。
模型压缩三要素：
1. Model size ，模型大小
2. Run-time memory , 模型得小，效率也得高，不能参数少，运算却很多，还是不行滴。
3. Number of computing operations
模型压缩存在的不足：
1. 低秩分解方法：对全连接层效果可以，对卷积层不怎么样；模型大小可压缩3倍，但运算速度无明显提升。
2. Weight Quantization: HashNet虽然可采用分组、共享权值方法来压缩所需保存的参数数量，但是在 Run-time memory上面没有任何压缩。
3. 二值化权值： 损失精度
4. Weight Pruning/Sparsifying: 需要专用的硬件或者代码库；[12]训练过程中，没有一个对稀疏进行“约束”“指导”（guidance）
5. Structured Pruning/Sparsifying: 本文方法所属类型，当然没有缺点啦。。。就算就文章中也不会提嘛~
——————————————分割线—————————————
正文：
Network slimming，利用BN层中的缩放因子γ，在训练过程当中来衡量channel的重要性，将不重要的channel进行删减，达到压缩模型大小，提升运算速度的效果。
看一下模型图，左边为训练当中的模型，中间一列是scaling factors，也就是BN层当中的缩放因子γ，当γ较小时（如图中0.001,0.003），所对应的channel就会被删减，得到右边所示的模型。 道理是不是非常简单，而且巧妙的将γ增加到目标函数中去，达到了一边训练一边剪枝的奇效。
来看目标函数：
第一项是模型预测所产生的损失，第二项就是用来约束γ的，λ是权衡两项的超参，后面实验会给出，一般设置为1e-4 或者 1e-5。g（*）采用的是g（s）=|s|, 就是L1范，可达到稀疏的作用。原理就讲完了~
接下来看看，整体是如何运行的，如何剪枝再训练，再剪枝。 整体流程框图如下图所示：
分为三部分，第一步，训练；第二步，剪枝；第三步，微调剪枝后的模型，循环执行。
具体操作细节：
γ通常取 1e-4或者1e-5，具体情况具体分析，
γ得出后，应该怎么剪，γ多小才算小？ 这里采用与类似PCA里的能量占比差不多，将当前层的γ全都加起来，然后按从大到小的顺序排列，选取较大的那一部分，通常选取70%左右（具体情况具体分析）。
λ的选取对γ的影响如图所示：
λ为0的时候，目标函数不会对γ进行惩罚，λ等于1e-5时，可以发现，γ=0.0+的有450多个，整体都向0靠近。当λ=1e-4时，对γ有了更大的稀疏约束了，可以看到有接近2000个γ是在0.0x附近。
剪枝百分比： 剪得越多，模型越小；剪得太多，精度损失。这是矛盾的，所以作者做了实验对比，看看剪多少合适。实验发现，当剪枝超过80%，精度会下降。
具体实验请阅读原文，其中涉及了vgg，resnet-164（pre-actionvation）,densenet-40。效果都很好，不仅压缩模型大小，提升运算速度，还能提升分类准确率。