全连接层结构化稀疏的逐层解耦方法
原文标题：Layerwise Decoupling for Stable Structured Sparsification of Fully Connected Layers
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作者提出一种解耦的逐层结构化稀疏方法，对预训练网络的全连接层依次提取两层子网络、归一化内层权重并对每块外层权重施加结构化组惩罚，从而剪枝神经元、缩减层宽。理论上证明该解耦目标在最优处等价于特定联合惩罚，实验显示其比耦合方法更稳健，可用正则范围更宽、灾难性过度剪枝率更低，并在 OPT-1.3B 前馈层上验证。
- 问题
- 预训练网络全连接层结构化稀疏时，联合惩罚易过度剪枝。
- 方法
- 逐层解耦：提取两层子网络、归一化内层权重，对外层权重施加结构化组惩罚，并证明其等价于特定联合惩罚。
- 结果
- 在 OPT-1.3B 前馈层验证，正则可用范围更宽、灾难性过度剪枝率低于联合基线且精度相当。
- 影响
- 为 LLM 全连接层剪枝提供更稳健的逐层方案，可直接用于模型压缩与推理加速。
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