剪枝后权重文件为什么会变小？

比如yolov5，模型剪枝后保存的权重为什么会变小呢，剪枝掉的权重不应该保存成0么，0也占用内存啊，难道直接删掉么？

你可以参考下这个问题的回答, 看看是否对你有帮助, 链接: https://ask.csdn.net/questions/7689362
我还给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：从零开始完成Yolov5目标识别（二）制作并训练自己的训练集
除此之外, 这篇博客: yolov5推理出大的错误框--一种简单粗暴但局限的规避方法中的 二。问题描述 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
在yolov5源码解析(10)--损失计算与anchor_扫地僧1234的博客-CSDN博客
的末尾抛出了一个问题，具体可以去看一下那一期的内容（强烈建议去看一下!），简单的说，就是标注的物体a、b有重叠，在训练的时候有可能同一个格子即负责预测物体a，也负责预测物体b。你可能会说这不是很正常吗。
但是如果物体a、b的尺度相差比较大，比如物体a大，物体b小，而物体a、b的中心点比较接近，此时也会发生这种情况，比如下图：
耳塞基本在平板的中间，这样它们的中心点就能归到同一个格子上，那么这个格子就有可能会既负责预测平板，也负责预测耳塞。
注意：
(1)这里说的是有可能，因为除了中心点与格子的关系之外，物体的宽高与anchor的宽高比例不能超过4（超参anchor_t）
(2)也不一定中心点非得落在这个格子，比如中心点落在格子c里，位置偏左上，那么格子c的左侧格子，上侧格子都会负责预测该物体。
如下图，详见yolov5源码解析(10)--损失计算与anchor_扫地僧1234的博客-CSDN博客
那么如果一个格子既要预测平板，又要预测耳塞会有什么问题呢：
(1)显然在非多标签分类的情况下，这个格子不管是预测平板还是预测耳塞的分类得分都会被抑制，所以两个得分都会比较低，sigmoid之后会接近0.5。这好像问题不是太大，0.5咱就不要它呗，咱要得分高的。
(2)这个格子还得预测物体的宽高啊，平板和耳塞的尺寸差距比较大，一会儿用平板的宽高真值给他计算损失，一会儿用耳塞的宽高直值给他计算损失，那最终得出的宽高可能不靠谱。
(3)问题(1)里面说0.5的就不要，但是如果我们训练出来的东西里面，有些东西的效果不太好，置信度比较低，跟0.5很接近，而我们又想要预测出这些东西，那置信度就有点难设了。
您还可以看一下白勇老师的YOLOv5实战口罩佩戴检测课程中的测试训练出的网络模型及性能统计小节, 巩固相关知识点
以下回答由chatgpt基于相关博客总结生成:
对于yolov5模型剪

你说得对,剪枝后模型权重文件会变小的原因是:

剪枝后,一部分神经元和连接被删除,对应的权重参数也被删除,不再占用存储空间,所以文件变小。
为了压缩文件大小,很多框架会采用稀疏存储格式来表示权重参数。比如只存储非零参数的值和位置。所以被剪枝为0的权重参数可以不存储,直接省略,从而减小文件大小。
权重文件的格式也会影响大小。很多框架使用二进制格式存储权重,比如.pth、.weights等。这种格式比文本格式的.h5、.json等更节省空间。
所以,总体来说,剪枝模型权重文件变小主要是:

剪除无用参数,实际参数数量减少。
采用稀疏存储格式,只保存非零有效参数。
使用高密度的二进制存储格式。
所以不需要将剪枝后的“零参数”占用存储空间,直接删除或忽略即可,这也是模型压缩的一种手段。
希望这个解释能帮助你理解模型剪枝后权重文件的变化。如果还有其他问题,请 feel free to ask!
Claude 指令的总结

问:为什么权重文件会变小
答:总共三个原因:
(1) 剪除无用参数,实际参数数量减少。
(2) 采用稀疏存储格式,只保存非零有效参数。
(3) 使用高密度的二进制存储格式。
所以不需要将剪枝后的“零参数”占用存储空间,直接删除或忽略即可,这也是模型压缩的一种手段。
希望这个解释能够帮助理解模型剪枝后的权重变化。

在模型剪枝过程中，通常会将一些权重值较小的神经元或连接删除，这些被删除的权重值通常会被设置为0。所以，剪枝后的模型权重矩阵中会存在大量的0值，这些0值可以被有效地压缩，从而减小模型的大小。
在保存剪枝后的模型权重时，通常会使用稀疏矩阵的方式来存储，只保存非零权重值及其对应的索引，而将0值直接舍弃。这样可以大大减小模型的大小，同时也不会对模型的精度造成影响。
因此，剪枝后保存的权重会变小，这是正常的现象。