基于动态加权优化的统一深度神经网络权重压缩框架：提升模型稀疏性与鲁棒性的创新方法

针对深度神经网络(DNN)模型体积大、计算密集的问题，研究人员提出了一种统一的权重剪枝框架，采用动态更新的正则化方法(?1/?0)，实现了非结构化和结构化稀疏性。该方法在LeNet-5、AlexNet等模型上取得最高630×的压缩率，同时通过对抗训练提升模型鲁棒性5.07%，显著优于ADMM等现有方法。

　　

在人工智能领域，深度神经网络(DNN)虽然取得了巨大成功，但其庞大的模型尺寸和计算需求严重阻碍了在实时、低功耗场景的应用。传统权重剪枝方法面临两难困境：静态正则化方法要么导致复杂操作，要么降低精度；而动态正则化方法需要大量时间调整参数。更棘手的是，现有方法难以同时实现高剪枝率和模型鲁棒性，这成为制约DNN实际部署的关键瓶颈。

针对这些挑战，国内某研究机构的研究人员开发了一种创新的统一DNN权重压缩框架，相关成果发表在《Intelligent Oncology》上。该研究通过动态更新的正则化方法，巧妙解决了?₀范数非凸离散的难题，同时整合对抗训练增强模型鲁棒性。研究人员采用重加权?₁优化、ADMM硬约束处理以及PGD对抗训练等关键技术，在多个基准数据集上进行了系统验证。

研究结果显示，该方法在多个维度取得突破性进展：

1. 在非结构化剪枝方面，LeNet-5模型达到630×压缩率，AlexNet实现45×压缩率，均保持原始精度

2. 结构化剪枝中，ResNet-50获得3.2×压缩率，MobileNet-V2-1.0达到7.2×压缩率

3. 组合压缩任务中，VGG-16模型实现34.9×卷积层压缩率

4. 鲁棒性剪枝方面，ResNet-18在16×剪枝率下将对抗精度提升5.07%

关键技术方法包括：(1)重加权?₁优化替代?₀约束；(2)动态正则化项更新机制；(3)ADMM框架处理硬约束；(4)PGD对抗训练增强鲁棒性；(5)多步迭代优化策略。实验使用MNIST、CIFAR-10和ImageNet等标准数据集，在NVIDIA Tesla P100 GPU平台上完成验证。

在模型压缩性能方面，研究通过重加权方法有效区分关键权重，避免了传统?₁正则化对重要权值的过度惩罚。如图2所示，经过优化的权重分布呈现明显两极分化，小权值比大权值小100倍以上，为安全剪除提供了可靠依据。在AlexNet上，该方法仅需85个epoch即可收敛，远少于ADMM方法的150个epoch。

在组合压缩任务中，研究创新性地将模式剪枝的硬约束与核级剪枝的软约束相结合。如表7所示，VGG-16在CIFAR-10上实现34.9×压缩率，是PCONV方法的1.76倍。量化与剪枝的组合使LeNet-5模型总压缩率达到1014×，存储需求降低4403倍。

鲁棒性优化方面，研究将对抗训练融入剪枝过程。如表11所示，ResNet-18在16×剪枝率下，自然精度和对抗精度分别达到69.51%和43.08%，较ADMM-robustness提升约5%。这表明该方法能有效保持模型对对抗攻击的抵抗力。

这项研究的重要意义在于：首先，提出的统一框架解决了DNN压缩中精度与稀疏性的权衡难题；其次，动态正则化机制大幅简化了超参数调优；最后，鲁棒性剪枝方法为安全关键领域应用提供了新思路。未来，该方法可进一步扩展到边缘计算等实际场景，推动DNN在资源受限设备上的部署应用。