摘要

本文探讨了深度强化学习（DRL）模型在资源受限环境中的部署问题，特别是通过量化和剪枝这两种神经网络压缩方法来优化DRL模型的性能。研究团队评估了这些技术对DRL模型在平均回报、内存使用、推理时间和能源消耗等方面的影响。研究发现，尽管这些压缩技术减少了模型的大小，但并未显著提高DRL模型的能源效率。文章提供了关于模型压缩与DRL性能之间权衡的深入见解，为在资源受限环境中部署高效的DRL模型提供了指导。

原理

本文采用的量化方法涉及将浮点数格式的权重和偏置转换为较小规模的整数，如int8或4位，以减少模型的大小和计算需求。剪枝方法则通过移除被认为不重要的神经元来减少模型的大小，这些神经元的选择基于权重或激活值等标准。这两种方法都是通过减少模型的复杂性来实现压缩，但它们的具体实现和效果在不同的DRL算法和环境中有所不同。

流程

研究团队在五个流行的DRL模型（TRPO、PPO、DDPG、TD3和SAC）上应用了量化和剪枝技术。量化方法包括后训练动态量化（PTDQ）、后训练静态量化（PTSQ）和量化感知训练（QAT）。剪枝方法则使用了L1和L2剪枝技术。实验结果显示，PTDQ在大多数情况下表现最佳，而PTSQ的效果较差。剪枝实验表明，L2剪枝在大多数DRL模型中更为有效。

应用

本文的研究成果为在资源受限环境中部署DRL模型提供了实用的指导。量化和剪枝技术虽然未能显著提高能源效率，但它们有效地减少了模型的大小，这对于在计算能力有限的设备上部署复杂的DRL模型具有重要意义。未来，这些技术可能在机器人、移动设备和其他依赖于强化学习的系统中得到广泛应用。