LayerSkip技术：训练时通过Dropout层实现推理时的自适应层数跳跃与加速 大家好，今天我们来探讨一种名为LayerSkip的技术，它能够在训练阶段利用Dropout层，实现在推理阶段自适应地跳过部分网络层，从而加速推理过程。这项技术的核心在于巧妙地利用Dropout在训练时引入的随机性，并在推理时将其转化为一种层选择机制。 1. 背景与动机 深度学习模型在各个领域都取得了显著的成果，但同时也面临着计算资源和能耗的挑战。特别是对于部署在移动设备或边缘设备上的模型，推理速度和能耗是至关重要的考量因素。传统的模型加速方法包括模型压缩（如剪枝、量化）和知识蒸馏等。LayerSkip提供了一种新的思路，它不改变模型的原始结构，而是通过在推理时动态地选择性地执行部分层，从而在保证模型性能的同时，显著降低计算量。 2. LayerSkip的核心思想 LayerSkip的核心思想是：在训练过程中，将Dropout层视为一种随机层选择机制。每个Dropout层都有一定的概率（Dropout rate）将该层的一部分神经元置零，这可以看作是随机地“跳过”了这些神经元。在LayerSkip中，我们 …