UNet改进（38）：基于Agent-based Sparsification模型压缩解析

一、稀疏化技术概述

1.1 为什么需要稀疏化？

深度学习模型通常包含大量的参数和计算操作，这在部署到资源受限的设备（如移动设备、嵌入式系统）时会成为瓶颈。稀疏化技术通过减少模型中不重要的参数或计算路径，来降低模型复杂度和计算量，同时尽量保持模型性能。

1.2 稀疏化的主要方法

常见的稀疏化方法包括：

• 权重稀疏化：通过正则化（如L1正则化）促使部分权重趋近于零，然后剪枝去除这些权重。

• 通道稀疏化：识别并移除特征图中不重要的通道，减少卷积操作的计算量。

• 神经元稀疏化：直接移除不重要的神经元，简化网络结构。

本文介绍的代理稀疏化方法属于通道稀疏化的一种，通过引入可学习的代理参数来动态评估通道重要性。

二、代理稀疏化原理

2.1 核心思想

代理稀疏化的核心思想是为每个通道引入一个可学习的代理参数（agent p