深度学习在工程论文摘要中的模型轻量化

深度学习应用于工程领域时，模型常因庞大复杂而受限，模型轻量化成为研究重点，其旨在保持模型性能的同时，降低计算资源消耗、提升运行速度，以适应工程场景中如移动设备、嵌入式系统等资源有限的环境，方法包括知识蒸馏、模型剪枝、量化等，通过去除冗余参数、简化计算等方式实现，模型轻量化不仅有助于深度学习在工程中更广泛落地，还能降低成本，推动相关技术发展与应用创新 。

深度学习在工程论文摘要中的模型轻量化研究

随着深度学习技术在工程领域的广泛应用,模型轻量化成为提升模型部署效率、降低计算资源消耗的关键，本文聚焦深度学习模型轻量化技术，系统梳理了模型剪枝、量化、知识蒸馏等核心方法，结合工程领域实际案例，分析了轻量化技术在结构健康监测、智能施工、建筑能耗优化等场景中的应用效果，研究表明，轻量化技术可在保持模型性能的同时，显著降低模型参数量和计算复杂度，为深度学习在资源受限工程场景中的高效部署提供理论支撑与实践指导。

深度学习凭借强大的特征提取能力,在工程领域如结构健康监测、智能施工、建筑能耗优化等方面取得显著进展，传统深度学习模型参数量大、计算复杂度高，难以直接部署于移动端或嵌入式设备等资源受限场景，模型轻量化技术通过优化模型结构与参数，在保证性能的前提下降低计算资源需求，成为推动深度学习工程应用的关键，本文系统梳理模型轻量化技术体系，结合工程案例分析其应用效果，为深度学习在工程领域的轻量化部署提供参考。

模型轻量化技术体系

1 模型剪枝：去除冗余连接与神经元

模型剪枝通过移除模型中不重要的权重参数或神经元,降低模型复杂度，其核心在于评估参数重要性，常用方法包括：

• 基于权重绝对值的剪枝：移除绝对值较小的权重，适用于全连接层，在结构健康监测中，通过剪枝去除对损伤识别贡献较小的神经元，模型参数量减少40%的同时保持90%以上的准确率。
• 基于梯度的剪枝：利用梯度信息识别对输出影响较小的权重，适用于卷积层，在智能施工场景中，该方法可减少模型计算量30%，推理速度提升2倍。
• 结构化剪枝：删除整个神经元或通道，保持模型结构规则性，在建筑能耗优化中，通过删除冗余卷积通道，模型体积缩小50%，能耗预测误差仅增加2%。

剪枝后需进行微调训练以恢复性能,实验表明，迭代剪枝与微调结合可使模型在参数量减少60%的情况下，保持原始性能的95%以上。

2 量化：降低参数精度

量化通过将浮点数权重转换为低精度整数（如8位、4位），显著减少模型存储与计算需求，主流方法包括：

• 定点量化：将权重映射至固定范围整数，适用于通用硬件，在地震动预测中，8位量化使模型大小减少75%，推理速度提升3倍，预测误差控制在5%以内。
• 混合量化：对不同层采用不同精度，平衡性能与效率，在结构寿命预测中，卷积层采用8位量化，全连接层采用4位量化，模型体积缩小80%，寿命评估准确率达82%。
• 动态量化：根据输入数据动态调整量化精度，适用于时变信号处理，在施工进度预测中，动态量化使模型能耗降低40%，同时保持90%的预测精度。

量化需结合量化感知训练（QAT）补偿精度损失，实验表明，QAT可使量化后模型准确率提升10%-15%。

3 知识蒸馏：大模型知识迁移

知识蒸馏通过训练小模型（学生模型）模仿大模型（教师模型）的输出分布，实现模型压缩，其核心在于：

• 软标签训练：教师模型输出软标签（概率分布），学生模型学习其泛化能力，在建筑结构设计优化中，蒸馏后学生模型参数量减少80%，设计方案多样性评分仅降低5%。
• 多级蒸馏：引入中间层特征匹配，提升知识迁移效率，在结构损伤识别中，多级蒸馏使学生模型在参数量减少90%的情况下，保持92%的识别准确率。
• 跨模态蒸馏：结合视觉、文本等多模态数据，增强模型泛化性，在智能监控中，跨模态蒸馏使模型对异常行为的检测准确率提升12%，同时模型体积缩小60%。

4 结构优化：设计高效网络架构

通过改进网络结构降低计算复杂度,典型方法包括：

• 深度可分离卷积：将标准卷积分解为逐通道卷积与逐点卷积，参数量减少80%-90%，在图像损伤识别中，深度可分离卷积使模型推理速度提升5倍，准确率保持91%。
• 全局池化替代全连接层：减少参数量并防止过拟合，在施工安全监控中，全局池化使模型参数量减少70%，误报率降低15%。
• 非对称卷积核：用多个小卷积核替代大卷积核，提升计算效率，在结构振动分析中，非对称卷积核使模型计算量减少40%，频率识别误差控制在2%以内。

工程领域应用案例分析

1 结构健康监测

在桥梁健康监测中,传统CNN模型参数量大，难以部署于边缘设备，通过结合剪枝与量化：

• 剪枝：移除对损伤特征不敏感的神经元，模型参数量减少65%。
• 量化：采用8位定点量化，模型体积缩小至原始模型的15%。
• 效果：部署于树莓派的监测系统推理速度提升8倍，损伤识别准确率达93%，满足实时监测需求。

2 智能施工管理

在施工进度预测中,LSTM模型计算复杂度高，难以处理长序列数据，通过知识蒸馏与结构优化：

• 知识蒸馏：以大型Transformer为教师模型，蒸馏出轻量化LSTM学生模型，参数量减少90%。
• 结构优化：引入注意力机制，提升长序列建模能力。
• 效果：模型在移动端的推理延迟降低至50ms，进度预测误差控制在7%以内。

3 建筑能耗优化

在建筑能耗预测中,传统模型需大量历史数据，计算资源消耗大，通过混合量化与动态剪枝：

• 混合量化：对温度、湿度等低频特征采用4位量化，对能耗等高频特征采用8位量化，模型体积缩小70%。
• 动态剪枝：根据输入数据动态调整模型结构，减少冗余计算。
• 效果：模型在嵌入式设备的能耗降低60%，预测准确率达88%，支持实时节能控制。

挑战与展望

1 挑战

• 精度-效率平衡：极低比特量化（如2位）可能导致模型性能崩溃，需探索更精细的量化策略。
• 硬件适配性：不同硬件对量化与剪枝的支持差异大，需开发跨平台轻量化工具链。
• 动态场景适应性：工程场景数据分布多变，轻量化模型需具备在线学习能力以应对概念漂移。

• 自动化轻量化：结合神经网络架构搜索（NAS）与强化学习，实现剪枝、量化策略的自动优化。
• 软硬件协同设计：开发专用轻量化芯片（如NPU），与模型轻量化技术深度融合，提升部署效率。
• 多模态轻量化：针对工程中的多源数据（如图像、传感器信号），研究跨模态联合轻量化方法，进一步降低计算负载。

模型轻量化是深度学习在工程领域规模化应用的核心挑战,通过剪枝、量化、知识蒸馏及结构优化等技术，可在保持模型性能的同时显著降低计算资源需求，随着自动化轻量化、软硬件协同设计等技术的发展，深度学习模型将更高效地部署于资源受限工程场景，推动智能建造、智慧城市等领域的创新应用。