韩松、朱俊彦等人提出GAN压缩法

抗网络（GANS）擅长合成十分逼真的图像。GAN 的一种变体——条件式生成对抗网络（conditional generative adversarial network，cGAN）在很多计算机视觉和图像学应用中都能够实现可控制的图像合成。但这些应用大都需要模型与人互动，因此需要低延迟的设备上才能获得更好的用户体验。

然而，近来推出的一些 cGAN 在计算强度上比当前识别卷积神经网络（CNN）大 1 至 2 个量级。举例而言，GanGAN 每张图像消耗 281G Macs，而 MobileNet-v3 仅需 0.44G Macs，这就导致前者很难用于交互式部署。

而且，就目前来看，边缘设备又多数受到内容以及电池之类硬件层面上的限制，也阻碍了 GAN 在边缘设备上的部署。

因此，基于 GAN 和 cGAN 在图像合成领域存在的这些问题，韩松团队提出了 GAN 压缩，这是一种通用压缩方法，用于减少 GAN 的推理时间以及计算成本。同时，压缩生成模型面临两个基本困难：GAN 训练不稳定，尤其是在未配对的情况下；生成器与 CNN 不同，因此很难使用现有的 CNN 设计。为了解决此问题，团队将知识从原始的教师生成器中间表示层传递到其相应的学生生成器层中。

为了降低训练成本，团队还通过训练包含所有可能通道数的「once- for-all network」，将模型训练与架构搜索分离。这个「once-for-all network」可以通过权重共享产生许多子网络，无需训练就可以评估每个子网络的性能。该模型可应用至各种条件下的 GAN 模型，不管其属于哪种模型架构、学习算法或监督设置（配对或未配对）。

通过大量的实验，团队已证明了此方法可以将 pix2pix，CycleGAN 以及 GauGAN 三种广泛使用的 GAN 模型计算量减少至 1/9 到 1/21，同时还不会损失生成图像的保真度。

具体方法

我们都知道，对用于交互式应用的条件式生成模型进行压缩具有挑战性，这主要是由以下两方面原因造成的。其一，从本质上讲，GAN 的动态训练非常不稳定；其二，识别和生成模型之间存在的巨大架构差异导致很难直接使用现有的 CNN 压缩算法。

基于这些原因，研究者提出了专门针对高效生成模型的训练方案，并利用神经架构搜索（NAS）进一步增加压缩比。GAN 压缩框架整体架构如下图 3 所示，其中他们利用 ResNet 生成器作为示例。需要强调的是，同一框架可

（编辑：惠州站长网）

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