架构之美-最强卷积神经网络架构设计初想

　

架构之美

今天迎来了我家两公子周岁生日，在这美好的日子里我用“美”为主题分享一下目前非常火非常火的CNN卷积神经网络。

本文目录

最美的是什么？

经典架构回顾

聊一聊这些架构有哪些优缺点

架构设计思考

什么是最美的卷积神经网络？

深度学习是近几年迅速发展起来的学科，其在物体识别、检测、跟踪等任务中获得了突破性进展。卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)是深度学习中最为重要的分支之一，被大量用于检测、分割、物体识别以及图像的各个领域。

本文先回顾最近几年各种经典的CNN卷积神经网络架构，来领略一下各路大神高超的智慧，聊一聊这些架构有哪些优缺点，从中提炼出一些想法来设计最强最美的卷积神经网络架构。

一、最美的是什么？

在数学中我认为最美的符号是：

在数学中我认为最美的公式是：

这时候我想问自己一个问题，那在深度学习, 计算机视觉中，最美的卷积神经网络是什么？

先不着急，请细读下文，我会给出答案。

二、经典架构回顾

为了不让本文的遍幅过长，本节只聊重点, 只聊重点，各经典架构的详细介绍就烦请读者自行查阅。

上图是ILSVRC历年的Top-5错误率，我们就按照上图中经典架构出现的时间顺序对他们进行简单的总结。

• LeNet (1998年)

成绩：

LeNet是卷积神经网络的祖师爷LeCun在1998年提出，用于解决手写数字识别的视觉任务。自从那时起，CNN的最基本的架构就定下来了：卷积层、池化层、全连接层。

贡献点：

• 定义了CNN的基本组件

基本组件包括：卷积层、池化层、全连接层。

• 层之间连接顺序

卷积层后接池化层，最后接全连接层。

• AlexNet (2012年)

成绩：

AlexNet在2012年ImageNet竞赛中以超过第二名10.9个百分点的绝对优势一举夺冠，从此深度学习和卷积神经网络名声鹊起，深度学习的研究如雨后春笋般出现，AlexNet的出现可谓是卷积神经网络的王者归来。

贡献点：

• 更深的网络

比LeNet的5层多了3层。

• 数据增广

增强模型的泛化能力，避免过拟合，使用了随机裁剪的思路对原来256×256的图像进行随机裁剪。

• ReLU

用ReLU代替Sigmoid来加快收敛。

• 多GPU支持

利用多GPU加速训练。

• Dropout

有效缓解过拟合。

• ZFNet (2013年)

下图为AlexNet与ZFNet的比较：

成绩：

ZFNet是2013年ImageNet分类任务的冠军，其网络结构没什么改进，只是调了参数，性能较AlexNet提升了不少。

贡献点：

• 使用更小的卷积核，更小的滑动步长

将AlexNet第一层卷积核由11变成7，滑动步长由4变为2。

• VGGNet(2014年)

成绩：

VGGNet是2014年ImageNet竞赛定位任务的第一名和分类任务的第二名中的基础网络。

贡献点：

• 使用多个小的卷积核代替大的卷积核

上图为两个3X3的卷积核代替一个5X5大的卷积核，在降低参数的同时并建立了更多的非线性变换，使得网络对特征的学习能力更强。

• 有规则的卷积-卷积-池化操作

VGGNet包含多个conv->conv->max pool这样的结构。

• GoogleNet(2014年)

成绩：

GoogLeNet在2014年的ImageNet分类任务上击败了VGGNet夺得冠军，它在加深网络的同时（22层），也在网络结构上做了创新，引入inception结构代替了单纯的卷积+激活的传统操作。

GoogLeNet包括多个版本，如下所示：

Inception V1贡献点：

• 引入Inception结构

该Inception结构中卷积核的滑动步长为1，通过3×3池化、以及1×1、3×3和5×5这三种不同尺度的卷积核，一共4种方式对输入做特征提取。

• 中间层的辅助loss单元

GoogLeNet网络结构中有3个loss单元，这样的网络设计是为了帮助网络的收敛，在中间层加入辅助计算的loss单元，目的是计算损失时让低层的特征也有很好的区分能力，从而让网络更好地被训练。

• 全连接层替换为简单的全局平均pooling

减少参数，提高计算效率。

Inception V2贡献点：

• 引入BN层，减少Internal Covariate Shift问题

BATch normalization：批标准化，对每一个 Mini-batch 数据进行标准化处理，使输出规范化到 N(0,1) 的正态分布，减少了Internal Covariate Shift（内部神经元分布改变）。

• 引用了VGGNet中使用多个小的卷积核代替大的卷积核的特性

Inception V3贡献点：

• Factorization into small convolutions

将一个较大的二维卷积拆成两个较小的一维卷积，如下图所示：

上图为3X3卷积拆成1X3卷积和3X1卷积，也可以将7X7卷积拆成1X7卷积和7X1卷积。

Inception V4，Inception-ResNet-V1，Inception-ResNet-V2贡献点：

什么？这么多？ 这些都是Inception结合了 ResNet 中的Residual Connection，或结合 ResNet 可以极大地加速训练，同时极大提升性能，是不是觉得Residual Connection, ResNet很强大，那我们就继续往下看神奇的ResNet吧。

• ResNet(2015年)

成绩：

2015年何恺明推出的ResNet在ISLVRC和COCO上横扫所有选手，获得冠军。

贡献点：

• 网络非常深，已经超过百层，甚至千层

设计了一种残差模块让我们可以训练更深的网络。

残差模块结构如下图所示：

上图可以看出，数据经过了两条路线，一条是常规路线，另一条则是捷径（shortcut），直接实现单位映射的路线。

上图展示了两种形态的残差模块，左图是常规残差模块，有两个3×3卷积核组成，但是随着网络进一步加深，这种残差结构在实践中并不是十分有效。针对这问题，右图的“瓶颈残差模块”（bottleneck residual block）可以有更好的效果，它依次由1×1、3×3、1×1这三个卷积层堆积而成，这里的1×1的卷积能够起降维或升维的作用，3×3的卷积可以在相对较低维度的输入上进行，以降低参数从而达到提高计算效率的目的。

• 引入残差模块来解决退化问题

网络深度增加的一个问题在于这些增加的层是参数更新的信号，因为梯度是从后向前传播的，增加网络深度后，比较靠前的层梯度会很小。这意味着这些层基本上学习停滞了，这就是梯度消失问题。

深度网络的第二个问题在于训练，当网络更深时意味着参数空间更大，优化问题变得更难，因此简单地去增加网络深度反而出现更高的训练误差，深层网络虽然收敛了，但网络却开始退化了，即增加网络层数却导致更大的误差。

• DenseNet(2017年)

其中Dense Block的结构图如下：

成绩：

2017最佳论文。

贡献点：

• 密集连接：加强特征传播，鼓励特征复用

DenseNet是一种具有密集连接的卷积神经网络。在该网络中，任何两层之间都有直接的连接，也就是说，网络每一层的输入都是前面所有层输出的并集，而该层所学习的特征图也会被直接传给其后面所有层作为输入。

• 密集连接：缓解梯度消失问题

这种Dense Connection相当于每一层都直接连接input和loss，因此就可以减轻梯度消失现象，这样更深的网络不是问题。

• 极大的减少了参数量，提高计算效率

由于每一层都包含之前所有层的输出信息，因此它不需要再重新学习多余的特征图，仅学习少量的几层特征图就可以了。

三、聊一聊这些架构有哪些优缺点

在上面回顾部分，对经典架构中的各种优点（贡献点）简单的做了说明，那这些架构是不是也有一些没有解决或没有考虑到的问题，下面我们简单的来聊一聊。

1.AlexNet、ZFNet、VGGNet

性能比GoogLeNet、ResNet、DenseNet要差一些，所以重点来聊GoogLeNet、ResNet、DenseNet。

2.GoogLeNet

• GoogLeNet以及 Inception的结构复杂吗？

我认为当时没有Residual Connection/Dense Connection这样神奇的设计，在网络深度很难增加时，就在网络宽度上做了创新（即引入了Inception结构），并设计各种规格来提高性能，导致网络过于复杂。

3.ResNet

• 引入了Residual Connection训练很深的网络，是否会导致有些层没有作用？

实验表明：丢掉某些层对网络没有影响，即存在没有作用的层。

问题1：没有作用的层带来的存储及计算是浪费的？

问题2：没有作用的层如何量化？即有多少？

• Block数量怎样的配置为最好？

ResNet50中Block数量分别是(3, 4, 6, 3)

ResNet101中Block数量分别是(3, 4, 23, 3)

问题1：手动配置很难是最好的，那是否有更优的方案？

4.DenseNet

• 引入了Dense Connection每一层的输入为前面所有层输出特征图的堆叠，这些输入的特征图都全部利用上了吗？

实验表明：存在某些层没有全部利用输入的所有特征图。

问题1：没有利用上的特征图带来的计算是浪费的？

问题2：没有利用上的特征图如何量化？即有多少？

• Dense Connection的设计只能在Dense Block内吗？

问题1：Block与Block之间的特征图没有得到很好复用？

• Block数量怎样的配置为最好吗？

DenseNet121中Block数量分别是(6, 12, 24, 16)

DenseNet169中Block数量分别是(6, 12, 32, 32)

问题1：手动配置很难是最好的，那是否有更优的方案？

5.共存的问题

• 简单/一般/复杂的任务都要经过这么复杂的网络吗？

问题1：很明显，简单的任务几层的网络就可以做到，那是否有更优的方案？

问题2：某个场景只有一些简单的任务，但由于内存等原因不能加载这么复杂的网络，是否可以通过卸载该网络某些能力，就可以使用？

问题3：如果有更复杂的任务，该网络是否有通过扩展使它的能力更强？

四、架构设计思考

从AlexNet到ZFNet到VGGNet、GoogLeNet再到ResNet和DenseNet，网络越来越深、越来越宽、越来越复杂、性能也越来越高、解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙，但如果让我们来设计强大的网络我们会采用什么样的方法呢？当然最快最好的方法就是把各路大神的成果直接拿来使用：

• 数据增广
• BN
• ReLU
• 全连接层替换为简单的全局平均pooling
• 引入Residual Connection
• 引入Dense Connection
• 引入Inception相似结构

这里不完全采用GoogLeNet中的Inception结构，而是做了简化，如今网络在深度方面已不是问题，再加上已通过大量实验表明，多个小的卷积替换大的卷积是可行的，并且多个小的卷积增加了更多的非线性变换，使得网络对特征的学习能力更强，因此我认为网络在深度/宽度上堆叠如下简单结构可以达到各种神奇的效果：

想降低参数或想升维/降维就可以在前面增加一个Conv 1X1如下图所示:

还缺什么？

现已经在网络深度、网络宽度都得到很好的解决，想一想还缺什么？

也许你想到了，还缺网络广度。

网络广度? 网络广度是什么？请继续看下面的内容。

五、SmartNet

SmartNet是什么？是一个新的网络架构，从网络深度、网络宽度、网络广度等方面来提高网络的性能，并来解决上面所提到的问题。

1.SmartNet架构

• 该架构怎么看上去很像DenseNet，但又多了许多连接？

对，很像DenseNet，其实图中的Smart Block就跟Dense Block几乎差不多，只是把Connection连接也引用到Block与Block之间，使得特征图最大化复用。同时把Dense Connection改名为Smart Connection，把Dense Block改名为Smart Block。

• 为什么把Dense Connection改名为Smart Connection？

这里利用Smart Connection连接，来解决（“没有利用上的特征图带来的计算是浪费的？”）的问题，即通过Smart Connection连接表示没有利用上的特征图不参与计算，细心的读者可能已看到了箭头线是虚线。

• 该架构中只看到第一层与后面的层有Smart Connection连接？

其实每一个Smart Block的输入与前面所有的Smart Block的输出都有Smart Connection连接，图中只是省略了，画太多连线就不好看了（给自己找一个借口，其实就是画不好嘛!）。

• 为什么把Dense Block改名为Smart Block？

先不着急，下面会有详细的解释。

• 架构中还有许多方向路标？DenseNet只有一个前进方向，SmartNet怎么有两个方向？

嗯，细心的读者可能已发现，图中上面的行所画的特征图比下面的行所画的特征图多，即想表达的意思让该网格在图中向右方向，表示的是网络的深度越来越深，性能也越来越高，在图中向下方向，表示的是只要能达到目标就找最近的出口出来，如下图所示：

这也是本文所指的网络广度(网络需要自己学习根据任务的难易程度自动选择最优的路径)。

举例子可能更容易理解，架构图中第一行Smart Block学习4个特征图（这里4是虚似值，实际可能是8,16,32,64,128等），下面我们假设Smart Block学习的特征图数写在特征图右上角，并假设这个值为每个Smart Block运行时间单位数(可以这样理解，学习1个特征图需要1个时间单位，学习8个特征图就需要8个时间单位)，如下图所示：

2.特征图上三角矩阵

什么？特征图上三角矩阵？之前只知道特征金字塔。

嗯，FPN就是近些年其中一种特别火也特别有用的特征金字塔网络，但与这个特征图上三角矩阵可不是同一个东西。该特征图上三角矩阵是统一存储(网络学习出来的)特征图的地方并共享给后面所有Block来使用。

3.网络中几个关键点

• 最优的路径？

网络需要自己学习选择最优的路径。（这个可以考虑使用Condition GAN来训练生成一些隐信息来控制或使用强化学习）。

• Smart Connection？

网络需要自己学习选择对Block有用的特征图。

• Smart Block？

为了更加智能，Block中的层数最强的网络应该是自己学习得到的，这也就是为什么把Dense Block改名为Smart Block的原因。

• 每组Block输出的特征图尺寸不一样？

可以采用不同大小的pooling或采用Fast/faster RCNN中的ROI Pooling对不同大小的特征图映射到固定的大小。

• 网络的参数？

这个同DenseNet一样，由于每一层都包含之前所有层的输出信息，因此它不需要再重新学习多余的特征图，仅学习少量的几层特征图就可以了。

• 多个出口？

后一个出口是对前一个出口的增强。

即input4>input3>input2>input1。

• 增减衣服最简易操作原则？

该网络符合我们从小都懂的一个增减衣服最简易操作原则，即天热时，减去最外层的衣服，天冷时，在最外层基础上增加一层衣服。

这样的网络优势很多，网络可以按出口存储，按出口加载。

对于一般的任务，只加载前几个出口相关的参数即可，甚至以后网络还有类似GC功能（垃圾回收器），动态加载与回收出口相关的参数来提高运行效率。

• 如何训练？

一个出口一个出口训练。

题外话：众所都知目前的人工神经网络只学习W与b参数，可能还存在另外的参数需要学习，来使得我们的网络更强。

4.总结

为了我们的人工智能更加智能，最强的网络应该是在我们给定的目标下（如：内存、计算时间、正确率等），网络会自动初化化如上面所说的特征图上三角矩阵大小，甚至通过学习来调整特征图上三角矩阵的大小，并学习选择最优的路径。这个时候我们好像只需要给定几个超参数，其余的一切网络都会自己学习到。

在这里我们把这最强的网络赋能给原始的CNN。

有了这样的网络我们是不是不用关心AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet、DenseNet、SmartNet、甚至是已在路上的XXXNet或未来的YYYNet，只需要关心的是我们使用CNN卷积神经网络就可以了。

多管齐下、化繁为简、岂不美哉!!!

是时候给出开头问题的答案了。

最美的卷积神经网络是什么?

我认为最美的卷积神经网络是：

在CNN中我认为最美的卷积是：

以上网络还有很多问题值得去思考，这里只是抛出想法，本人在这方面资历尚浅，可能有许多不准确或不正确的地方，欢迎指正及提出您们宝贵的意见与建议。

此文章是原创，若是转载，请标明出处。

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