基于知识蒸馏及元梯度初始化剪枝的混合压缩方法
Hybrid compression method via knowledge distillation and meta-gradient initialization-based pruning
1. 桂林电子科技大学 信息与通信学院, 广西 桂林 541010
2. 桂林电子科技大学 信息与通信学院 认知无线电与信息处理教育部重点实验室, 广西 桂林 541010
3. 广西上善若水发展有限公司, 南宁 530029
摘要
针对深度神经网络在初始化剪枝中存在表征退化与精度下降的问题，提出一种双阶段同构蒸馏框架(Dual-Stage Homogeneous Distillation，DHD)，以实现高效稀疏建模。该方法包括同构自蒸馏(Homogeneous Self-Distillation ，HSD)阶段和稀疏感知温度耦合(Sparsity-Aware Temperature Coupling mechanism ，SATC)阶段。HSD阶段采用参数镜像初始化策略，构建拓扑对称的学生网络，通过自蒸馏优化增强参数平滑性及模型性能；SATC阶段通过动态调整教师模型中正确类与错误类的蒸馏温度，实现知识迁移强度与剪枝率的自适应匹配。在CIFAR-10、Tiny-ImageNet和ImageNet数据集上的实验表明，该方法在91.4%的剪枝率下仍能保持较高精度，显著优于SNIP、GraSP等方法。提出的DHD框架有效缓解了高剪枝率下的表征退化问题，提升了稀疏子网的性能与鲁棒性，为边缘设备部署提供了可行的模型压缩方案。
基金项目
广西区重点研发计划项目:基于人工智能供水运营模型的智慧水务数据研究及系统开发应用示范(桂科AB23075114)
广西区自然科学基金重点项目:边缘环境下基于深度压缩的恶意软件检测(2020GXNSFDA238001)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2025.07.0246
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2026年第43卷 第2期
发布历史
[2025-10-28] 优先出版
引用本文
张红梅, 潘守登, 刘坷嘉, 等. 基于知识蒸馏及元梯度初始化剪枝的混合压缩方法 [J]. 计算机应用研究, 2026, 43 (2). (2025-11-04). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.07.0246. (Zhang Hongmei, Pan Shoudeng, Liu Kejia, et al. Hybrid compression method via knowledge distillation and meta-gradient initialization-based pruning [J]. Application Research of Computers, 2026, 43 (2). (2025-11-04). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2025.07.0246. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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