Early Exit机制：根据样本难度动态决定推理层数以减少计算延迟 大家好！今天我们来聊聊一个非常实用的深度学习加速技术——Early Exit机制。在实际应用中，我们经常会遇到这样的情况：一些简单的样本，比如清晰的图片，可能只需要模型的前几层就可以准确分类，而继续通过后面的层只会增加计算负担，却不会显著提升精度。Early Exit机制的核心思想就是，让模型能够根据输入样本的“难度”动态地决定需要执行多少层推理，从而在保证精度的前提下，显著降低计算延迟。 1. 为什么需要Early Exit？ 深度学习模型，尤其是Transformer类模型，通常拥有非常深的结构，动辄几十甚至上百层。虽然深层模型能够提取更复杂的特征，从而在某些任务上取得更好的性能，但也带来了巨大的计算开销。这在高延迟敏感的应用场景，例如实时语音识别、自动驾驶等，是难以接受的。 传统的做法是，所有样本都必须经过模型的所有层才能得到最终的预测结果，这显然是一种资源浪费。想象一下，你只需要看一眼就能认出的图片，却要经过复杂的卷积神经网络的全部计算过程，这显然是不合理的。 Early Exit机制的出现，就是为了解决这个 …