盘点卷积神经网络中十大操作
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CNN从2012年的AlexNet发展至今,科学家们发明出各种各样的CNN模型,一个比一个深,一个比一个准确,一个比一个轻量。我下面会对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点,从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向。
注:水平所限,下面的见解或许有偏差,望大牛指正。另外只介绍其中具有代表性的模型,一些著名的模型由于原理相同将不作介绍,若有遗漏也欢迎指出。
一、卷积只能在同一组进行吗?-- Group convolution
Group convoluTIon 分组卷积,最早在AlexNet中出现,由于当时的硬件资源有限,训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU处理,因此作者把feature maps分给多个GPU分别进行处理,最后把多个GPU的结果进行融合。
分组卷积的思想影响比较深远,当前一些轻量级的SOTA(State Of The Art)网络,都用到了分组卷积的操作,以节省计算量。但题主有个疑问是,如果分组卷积是分在不同GPU上的话,每个GPU的计算量就降低到 1/groups,但如果依然在同一个GPU上计算,最终整体的计算量是否不变?找了pytorch上有关组卷积操作的介绍,望读者解答我的疑问。
pytroch github
关于这个问题,知乎用户朋友 @蔡冠羽 提出了他的见解:
我感觉group conv本身应该就大大减少了参数,比如当input channel为256,output channel也为256,kernel size为3*3,不做group conv参数为256*3*3*256,若group为8,每个group的input channel和output channel均为32,参数为8*32*3*3*32,是原来的八分之一。这是我的理解。
我的理解是分组卷积最后每一组输出的feature maps应该是以concatenate的方式组合,而不是element-wise add,所以每组输出的channel是 input channels / #groups,这样参数量就大大减少了。
二、卷积核一定越大越好?-- 3×3卷积核
AlexNet中用到了一些非常大的卷积核,比如11×11、5×5卷积核,之前人们的观念是,卷积核越大,recepTIve field(感受野)越大,看到的图片信息越多,因此获得的特征越好。虽说如此,但是大的卷积核会导致计算量的暴增,不利于模型深度的增加,计算性能也会降低。于是在VGG(最早使用)、IncepTIon网络中,利用2个3×3卷积核的组合比1个5×5卷积核的效果更佳,同时参数量(3×3×2+1 VS 5×5×1+1)被降低,因此后来3×3卷积核被广泛应用在各种模型中。
三、每层卷积只能用一种尺寸的卷积核?-- IncepTIon结构
传统的层叠式网络,基本上都是一个个卷积层的堆叠,每层只用一个尺寸的卷积核,例如VGG结构中使用了大量的3×3卷积层。事实上,同一层feature map可以分别使用多个不同尺寸的卷积核,以获得不同尺度的特征,再把这些特征结合起来,得到的特征往往比使用单一卷积核的要好,谷歌的GoogleNet,或者说Inception系列的网络,就使用了多个卷积核的结构:
一个输入的feature map分别同时经过1×1、3×3、5×5的卷积核的处理,得出的特征再组合起来,获得更佳的特征。但这个结构会存在一个严重的问题:参数量比单个卷积核要多很多,如此庞大的计算量会使得模型效率低下。这就引出了一个新的结构:
四、怎样才能减少卷积层参数量?-- Bottleneck
发明GoogleNet的团队发现,如果仅仅引入多个尺寸的卷积核,会带来大量的额外的参数,受到Network In Network中1×1卷积核的启发,为了解决这个问题,他们往Inception结构中加入了一些1×1的卷积核
根据上图,我们来做个对比计算,假设输入feature map的维度为256维,要求输出维度也是256维。有以下两种操作:
256维的输入直接经过一个3×3×256的卷积层,输出一个256维的feature map,那么参数量为:256×3×3×256 = 589,824