人們現(xiàn)在是用各種算法模擬人類的行為，其實，算法的思路也可以反向用于我們的工作、生活中。比如正文分享的這種剪枝策略。

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IT人的工作和生活難平衡這事，到底要怎么解決呢，讓我們從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“剪枝策略”中找點靈感吧！

剪枝策略是指訓練和優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時采取的一種技術(shù)，從名字就知道，它就像修剪樹木一樣，去除不必要的枝葉，讓主干更加清晰，更有利于模型的健康成長。它旨在減少模型中的參數(shù)數(shù)量和計算量，從而提高模型的效率和性能。剪枝策略的核心思想是通過刪除不必要的神經(jīng)元或連接來簡化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，同時盡量保持模型的性能不受影響。

下面，讓我們來簡單了解下剪枝策略。

一、剪枝策略的原理

1. 冗余神經(jīng)元和連接：在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，存在著大量的冗余神經(jīng)元和連接，它們對最終的模型性能貢獻不大。剪枝策略的原理就是通過識別和刪除這些冗余神經(jīng)元和連接，從而減少模型的參數(shù)數(shù)量和計算量。
2. 稀疏性和泛化能力：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的稀疏性（sparsity）可以提高模型的泛化能力，即對未見過的數(shù)據(jù)的適應能力。剪枝策略通過創(chuàng)建稀疏模型，即刪除部分參數(shù)和連接，從而提高模型的泛化能力，并減少過擬合的風險。
3. 精簡模型結(jié)構(gòu)：剪枝策略可以將復雜的模型結(jié)構(gòu)精簡化，使其更加簡潔和高效。這有助于減少模型的存儲空間和計算資源的消耗，并提高模型的部署效率。

二、剪枝策略的步驟

1. 初始化：首先，需要對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練，以獲得一個初始的模型。這個模型可以是在標準數(shù)據(jù)集上進行訓練得到的，也可以是已經(jīng)存在的預訓練模型。
2. 重要性評估：接下來，需要對模型中的參數(shù)和連接進行重要性評估。通常使用的方法包括基于梯度的方法、敏感性分析等。這些方法可以幫助確定哪些參數(shù)和連接對模型的性能貢獻最小，從而成為剪枝的候選對象。
3. 剪枝決策：根據(jù)重要性評估的結(jié)果，制定剪枝決策，即決定哪些參數(shù)和連接需要被剪掉。通常，可以設(shè)置一個閾值來確定剪枝的策略，將那些重要性低于閾值的參數(shù)和連接刪除。
4. 剪枝操作：根據(jù)剪枝決策，對模型進行剪枝操作，刪除那些不必要的神經(jīng)元和連接。
5. 微調(diào)和重訓練：在剪枝操作之后，需要對剪枝后的模型進行微調(diào)和重訓練，以恢復模型的性能。這一步驟通常需要在原始數(shù)據(jù)集上進行進一步的訓練，以確保模型在剪枝后仍然具有良好的泛化能力和性能。

三、剪枝策略的分類

• 預剪枝：通常基于一些預設(shè)的規(guī)則或閾值，在構(gòu)建決策樹或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程中，提前停止節(jié)點的進一步分裂或權(quán)重的學習。如限制樹的最大深度、節(jié)點所需的樣本數(shù)等。
• 后剪枝：先完全構(gòu)建決策樹或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，之后從底部向上檢查每個子樹，如果某個子樹被替換為單個節(jié)點后，整體性能（如交叉驗證誤差）沒有明顯下降，則執(zhí)行剪枝操作，即用該節(jié)點代表整個子樹。

由以上的原理、步驟和分類，我們可以看出”剪枝策略”的基礎(chǔ)是“有冗余”、“刪除冗余連接”以提升整體“效率”，同時它有“重要性評估”的步驟，加上”預剪枝“和”后剪枝”兩種方法有策略性地實現(xiàn)了“剪枝”。那我們的這難以平衡的生活，是否也可以運用這一策略來找回那不知道去哪的時間呢？

首先，我們需要整理出自己生活中哪些事情是”冗余“的，比如某個時間段的閑聊，比如某些沒有效率的溝通方式，又或者是對部分娛樂八卦的追蹤等，每個人的情況不一樣，冗余的標準也不一樣，需自行根據(jù)自己的標準來整理冗余有哪些。

然后，看哪些冗余是可以刪減的，哪些是可以減少發(fā)生頻率的，哪些是可以縮短時間的。能刪除連接的，就刪除掉連接。實在刪不掉或不忍刪掉的，就賦予它一個“重要性”分數(shù)，給它設(shè)定具體的啟動標準，比如什么場景下，什么時間可以啟動，啟動后賦予的最大時長是多少。假設(shè)，追八卦有個啟動標準，那可以設(shè)定每天下班勞累一天后的時間，自己的精力也處于低峰期了，又是下班的坐車的路上，這時就是追八卦的時間，到家后就停止追八卦了。（只是舉例，大家舉一反三啊）。

接著，對于剪枝的兩個分類方法，可以類比我們在時間管理中經(jīng)常會用到的“優(yōu)先級矩陣”和“回顧與調(diào)整”

• 優(yōu)先級矩陣（預剪枝）：這是一種預先確定任務重要性和緊急性的方法，把我們?nèi)粘５娜蝿辗譃樗念悾褐匾揖o急、重要但不緊急、不重要但緊急、不重要且不緊急。通過這種分類，可以“剪除”那些不重要或低優(yōu)先級的任務，優(yōu)先聚焦于真正有價值的工作，避免時間浪費在瑣碎或無關(guān)緊要的事情上。
• 回顧與調(diào)整（后剪枝）：類似于Sprint開發(fā)中，Sprint回顧會通過定期回顧已完成的Sprint中遇到的問題或做的很好的地方，以此來幫助我們后續(xù)的Sprint能夠及時的發(fā)揮好的地方，避免做的不好的地方。這種“回顧并調(diào)整的方式”就類似于后剪枝。通過分析哪些計劃被執(zhí)行得高效、哪些活動占用了過多時間卻收效甚微，你可以“剪掉”那些低效的習慣、會議或日?；顒?，調(diào)整未來的時間規(guī)劃，以實現(xiàn)更優(yōu)的時間利用。比如每天早上回顧下昨天做的事情和今天要做的事情，梳理下哪些事情以后可以避免，哪些事情應該投入更多的精力等等。這種回顧可以是每日、每周或每月進行，依據(jù)個人的具體情況而定。

此外，在執(zhí)行過程中，我們還要根據(jù)任務的實際難易程度和進度來適時調(diào)整時間分配，比如發(fā)現(xiàn)某任務耗時遠超預期，及時重新規(guī)劃后續(xù)任務。

通過以上這樣的類比，我們可以看到，雖然時間管理和機器學習是兩個截然不同的領(lǐng)域，但在優(yōu)化資源分配、提升效率的目標下，兩者采用了類似的策略思路：既有事前的策略規(guī)劃以預防無效勞動（預剪枝），也有事后反饋和調(diào)整機制以不斷優(yōu)化（后剪枝）。具體的實際操作或許千差萬別，但是指導著具體操作的思維方式可能很類似哦！

如果你也知道有哪些機器學習的思維可以應用到我們的日常生活中，歡迎交流分享。