摘要：當(dāng)前深度學(xué)習(xí)十分火熱，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)于降低錯(cuò)誤率的重要作用不言而喻。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場景主要分為三類：物體識(shí)別與分類，物體檢測，自然語言處理。在物體識(shí)別與分類領(lǐng)域，隨著AlexNet在2012年一炮走紅，深度學(xué)習(xí)重新燃起了一片熱情。從Lenet5第一次使用卷積開始，經(jīng)歷了AlexNet VGG Inception ResNet等各種模型，錯(cuò)誤率也一再降低。ResNet-152
1 引言
當(dāng)前深度學(xué)習(xí)十分火熱，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)于降低錯(cuò)誤率的重要作用不言而喻。深度學(xué)習(xí)應(yīng)用場景主要分為三類：物體識(shí)別與分類，物體檢測，自然語言處理。在物體識(shí)別與分類領(lǐng)域，隨著AlexNet在2012年一炮走紅，深度學(xué)習(xí)重新燃起了一片熱情。從Lenet5第一次使用卷積開始，經(jīng)歷了AlexNet VGG Inception ResNet等各種模型，錯(cuò)誤率也一再降低。ResNet-152 top-5錯(cuò)誤率僅為3%左右，遠(yuǎn)低于人眼的5.1%。本文主要講解各種網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)，他們的特點(diǎn)，以及這些特點(diǎn)為何能減少訓(xùn)練時(shí)間和降低錯(cuò)誤率。
2 LeNet-5
LeNet-5的出現(xiàn)標(biāo)志著CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在AI領(lǐng)域的出現(xiàn)，CNN以視覺感受野和權(quán)值共享的思想，大大減少了模型參數(shù)，使得深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練成為了可能。但由于誕生于1998年，GPU的概念都還沒有提出，CPU的性能又是極其低下，而且LetNet-5只能使用在手寫字識(shí)別等很簡單的應(yīng)用場景，故一直沒有火起來。但作為CNN應(yīng)用的開山鼻祖，學(xué)習(xí)CNN勢必先從學(xué)習(xí)LetNet-5開始。LeNet-5網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下圖
LeNet-5輸入為32x32的二維像素矩陣，由于是灰度圖，輸入通道為1，其正向傳播步驟為
先經(jīng)過一層5x5的卷積，feature map為6，也就是輸出通道為6。由于沒有在圖片四周加padding，像素矩陣大小變?yōu)榱?8x28。這一層參數(shù)量為(5x5+1)x6 = 156。
然后經(jīng)過一層2x2的平均值池化層進(jìn)行下采樣。像素矩陣大小變?yōu)榱?4x14
再經(jīng)過一層5x5的卷積，feature map為16。像素矩陣大小變?yōu)榱?0x10。這一層參數(shù)量為(5x5x6+1)x16 = 2416
然后經(jīng)過一層2x2的最大值池化層。像素矩陣大小變?yōu)榱?x5
在經(jīng)過一層5x5的卷積，feature map為120。像素矩陣大小變?yōu)榱?x1。這一層參數(shù)量為(5x5x16+1)x120 = 48120
然后經(jīng)過一層全連接層, 輸出為84.故這一層參數(shù)量為84x120 = 10080
最后一層為Gaussian Connections輸出層，輸出0~9共10個(gè)分類。目前主流輸出層已經(jīng)由softmax來代替
LeNet-5的特點(diǎn)如下
使用了卷積來提取特征，結(jié)構(gòu)單元一般為卷積 - 池化 -非線性激活
已經(jīng)加入了非線性激活，激活函數(shù)采用了tanh和sigmoid，目前大多數(shù)情況下我們使用的是relu
池化層使用的是平均值池化，目前大多數(shù)情況下我們使用最大值池化
分類器使用了Gaussian Connections，目前已經(jīng)被softmax替代
3 AlexNet
AlexNet在2012年以16.4%的顯著優(yōu)勢問鼎ILSVRC的冠軍，重新燃起了人們對(duì)于深度學(xué)習(xí)研究的熱情。它第一次采用了relu，dropout，GPU加速等技巧，參數(shù)量為6000萬，模型大小240M左右。其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下
AlexNet輸入圖片為224x224, 輸入為RGB三通道。正向傳播共5個(gè)卷積層和3個(gè)全連接層，步驟為
conv1-relu1-pool1-lrn1: 11x11的卷積，步長為4， 輸出通道96,也就是96個(gè)特征圖。分為兩組，每組48個(gè)通道。然后通過一層relu的非線性激活。在經(jīng)過一層最大值池化，池化核大小3x3, 步長為2。最后再經(jīng)過一層LRN，局部響應(yīng)歸一化。第一層運(yùn)算后圖片大小為27x27x96
conv2-relu2-pool2-lrn2: 第二層的輸入即為第一層的輸出，也就是27x27x96的像素矩陣。96個(gè)feature map分成兩組，分別在兩個(gè)GPU中進(jìn)行運(yùn)算。卷積核大小為5x5, 步長為1，輸出通道為128. 然后進(jìn)過一層relu非線性激活。再經(jīng)過一層最大值池化，池化核大小仍然為3x3, 步長為2. 最后再經(jīng)過一層LRN。第二層運(yùn)算后為兩組13x13x128的圖片
conv3-relu3: 第三層的輸入為第二層的輸出，也就是13x13x128的像素矩陣。先經(jīng)過卷積核大小為3x3x192的卷積運(yùn)算，步長為1。然后就是relu非線性激活。注意這一層沒有max-pooling和LRN。第三層運(yùn)算后為兩組13x13x192
conv4-relu4: 第四層先經(jīng)過卷積核大小為3x3, 步長為1的卷積運(yùn)算，然后經(jīng)過relu非線性激活。第四層運(yùn)算后尺寸仍然為兩組13x13x192的圖片
conv5-relu5-pool5:第五層先經(jīng)過卷積核大小為3x3, 輸出通道128，步長為1的卷積運(yùn)算，然后經(jīng)過relu非線性激活。最后經(jīng)過一層大小為3x3, 步長為2的max-pooling, 第五層運(yùn)算后為兩組6x6x128的圖片
fc6-relu6-dropout6: 第六層為全連接層，輸入為兩組6x6x128, 組合在一起也就是6x6x256。輸出通道為4096。經(jīng)過relu和dropout后輸出。輸出為4096的一維向量
fc7-relu7-dropout7: 第七層為全連接層，輸入為4096的一維向量，輸出也為4096的一維向量，也就是4096x4096的全連接。然后通過relu和dropout輸出。輸出為4096的一維向量。
fc8: 第八層為全連接層，輸入為4096的一維向量，輸出為1000的一維向量，對(duì)應(yīng)1000個(gè)分類的輸出。也就是4096x1000的全連接。輸出為1000的一維向量。經(jīng)過這一層后就可以通過softmax得到1000個(gè)分類的分類結(jié)果了。
AlexNet的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)為
采用relu替代了tanh和sigmoid激活函數(shù)。relu具有計(jì)算簡單，不產(chǎn)生梯度彌散等優(yōu)點(diǎn)，現(xiàn)在已經(jīng)基本替代了tanh和sigmoid
全連接層使用了dropout來防止過擬合。dropout可以理解為是一種下采樣方式，可以有效降低過擬合問題。
卷積-激活-池化后，采用了一層LRN，也就是局部響應(yīng)歸一化。將一個(gè)卷積核在(x,y)空間像素點(diǎn)的輸出，和它前后的幾個(gè)卷積核上的輸出做權(quán)重歸一化。
使用了重疊的最大值池化層。3x3的池化核，步長為2，因此產(chǎn)生了重疊池化效應(yīng)，使得一個(gè)像素點(diǎn)在多個(gè)池化結(jié)果中均有輸出，提高了特征提取的豐富性
使用CUDA GPU硬件加速。訓(xùn)練中使用了兩塊GPU進(jìn)行并行加速，使得模型訓(xùn)練速度大大提高。
數(shù)據(jù)增強(qiáng)。隨機(jī)的從256x256的原始圖片中，裁剪得到224x224的圖片，從而使一張圖片變?yōu)榱?256-224)^2張圖片。并對(duì)圖片進(jìn)行鏡像，旋轉(zhuǎn)，隨機(jī)噪聲等數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作，大大降低了過擬合現(xiàn)象。
4 VGG
VGG為ILSVRC 2014年第二名，它探索了卷積網(wǎng)絡(luò)深度和性能，準(zhǔn)確率之間的關(guān)系。通過反復(fù)堆疊3x3卷積和2x2的池化，得到了最大19層的深度。VGG19模型大概508M，錯(cuò)誤率降低到7.3%。VGG模型不復(fù)雜，只有3x3這一種卷積核，卷積層基本就是卷積-relu-池化的結(jié)構(gòu)，沒有使用LRN，結(jié)構(gòu)如下圖。
VGG的特點(diǎn)如下
采用了較深的網(wǎng)絡(luò)，最多達(dá)到19層，證明了網(wǎng)絡(luò)越深，高階特征提取越多，從而準(zhǔn)確率得到提升。
串聯(lián)多個(gè)小卷積，相當(dāng)于一個(gè)大卷積。VGG中使用兩個(gè)串聯(lián)的3x3卷積，達(dá)到了一個(gè)5x5卷積的效果，但參數(shù)量卻只有之前的9/25。同時(shí)串聯(lián)多個(gè)小卷積，也增加了使用relu非線性激活的概率，從而增加了模型的非線性特征。
VGG-16中使用了1x1的卷積。1x1的卷積是性價(jià)比最高的卷積，可以用來實(shí)現(xiàn)線性變化，輸出通道變換等功能，而且還可以多一次relu非線性激活。
VGG有11層，13層，16層，19層等多種不同復(fù)雜度的結(jié)構(gòu)。使用復(fù)雜度低的模型的訓(xùn)練結(jié)果，來初始化復(fù)雜度高模型的權(quán)重等參數(shù)，這樣可以加快收斂速度。
5 Google Inception
Google Inception是一個(gè)大家族，包括inceptionV1 inceptionV2 inceptionV3 inceptionV4等結(jié)構(gòu)。它主要不是對(duì)網(wǎng)絡(luò)深度的探索，而是進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改進(jìn)。inceptionV1擊敗了VGG，奪得2014年ILSVRC冠軍。之后Google又對(duì)其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了諸多改進(jìn)，從而形成了一個(gè)大家族。
5.1 InceptionV1
inceptionV1是一個(gè)設(shè)計(jì)十分精巧的網(wǎng)絡(luò)，它有22層深，只有500萬左右的參數(shù)量，模型大小僅為20M左右，但錯(cuò)誤率卻只有6.7%。它的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)如下
去除了最后的全連接層，而使用全局平均池化來代替。這是模型之所以小的原因。AlexNet和VGG中全連接幾乎占據(jù)了90%的參數(shù)量。而inceptionV1僅僅需要1000個(gè)參數(shù)，大大降低了參數(shù)量
inception module的使用。借鑒與Network in Network的思想，提出了inception module的概念，允許通道并聯(lián)來組合特征。其結(jié)構(gòu)如下
inception module分為并聯(lián)的四路，分別為單獨(dú)的1x1卷積，1x1并聯(lián)3x3, 1x1并聯(lián)5x5, 池化后1x1卷積。使用不同的卷積結(jié)構(gòu)來提取不同特征，然后將他們組合在一起來輸出。
使用了1x1,3x3,5x5等不同尺寸的卷積，增加了提取特征面積的多樣性，從而減小過擬合
5.2 inceptionV2
inceptionV2和V1網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)大體相似，其模型大小為40M左右，錯(cuò)誤率僅4.8%，低于人眼識(shí)別的錯(cuò)誤率5.1%。主要改進(jìn)如下
使用兩個(gè)串聯(lián)3x3卷積來代替5x5卷積，從而降低參數(shù)量，并增加relu非線性。這一點(diǎn)參考了VGG的設(shè)計(jì)
提出了Batch Normalization。在卷積池化后，增加了這一層正則化，將輸出數(shù)據(jù)歸一化到0~1之間，從而降低神經(jīng)元分布的不一致性。這樣訓(xùn)練時(shí)就可以使用相對(duì)較大的學(xué)習(xí)率，從而加快收斂速度。在達(dá)到之前的準(zhǔn)確率之后還能繼續(xù)訓(xùn)練，從而提高準(zhǔn)確率。V2達(dá)到V1的準(zhǔn)確率時(shí)，迭代次數(shù)僅為V1的1/14, 從而使訓(xùn)練時(shí)間大大減少。最終錯(cuò)誤率僅4.8%
5.3 inceptionV3
inceptionV3的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)也沒太大變化，其模型大小96M左右。主要改進(jìn)如下
使用非對(duì)稱卷積。用1x3+3x1的卷積來代替一個(gè)3x3的卷積，降低了參數(shù)的同時(shí)，提高了卷積的多樣性
分支中出現(xiàn)了分支。如下圖
5.4 inceptionV4
inceptionV4主要是借鑒了resNet殘差網(wǎng)絡(luò)的思想，可以看做是inceptionV3和resNet的結(jié)合。inceptionV4模型大小163M，錯(cuò)誤率僅僅為3.08%。主要在ResNet網(wǎng)絡(luò)中講解
6 ResNet
6.1 ResNetV1
ResNet由微軟提出，并奪得了2015年ILSVRC大賽的冠軍。它以152層的網(wǎng)絡(luò)深度，將錯(cuò)誤率降低到只有3.57%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于5.1%的人眼識(shí)別錯(cuò)誤率。它同樣利用全局平均池化來代替全連接層，使得152層網(wǎng)絡(luò)的模型不至于太大。網(wǎng)絡(luò)中使用了1x1 3x3 5x5 7x7等不同尺寸的卷積核，從而提高卷積的多樣性。resNetV1_152模型大小為214M，不算太大。
ResNet提出了殘差思想，將輸入中的一部分?jǐn)?shù)據(jù)不經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而直接進(jìn)入到輸出中。這樣來保留一部分原始信息，防止反向傳播時(shí)的梯度彌散問題，從而使得網(wǎng)絡(luò)深度一舉達(dá)到152層。當(dāng)前有很多人甚至訓(xùn)練了1000多層的網(wǎng)絡(luò)，當(dāng)然我們實(shí)際使用中100多層的就遠(yuǎn)遠(yuǎn)足夠了。殘差網(wǎng)絡(luò)如下圖
ResNet的主要特點(diǎn)，就一個(gè)字，深！
6.2 ResNetV2
ResNetV2相對(duì)于V1的最大變化，就是借鑒了inceptionV2的BN歸一化思想，這樣來減少模型訓(xùn)練時(shí)間。
7 MobileNet
為了能將模型部署在終端上，需要在保證準(zhǔn)確率的前提下，減小模型體積，并降低預(yù)測時(shí)的計(jì)算時(shí)間，以提高實(shí)時(shí)性。為了能到達(dá)這一目的，Google提出了mobileNet框架。最終mobileNetV1_1.0_224模型以16M的大小，可以達(dá)到90%的top-5準(zhǔn)確率。模型甚至可以壓縮得更小，mobileNetV1_0.25_128只有10M左右，仍然能達(dá)到80%的準(zhǔn)確率。
7.1 mobileNet depthwise原理
mobileNet模型的核心是，將一個(gè)普通的卷積拆分成了一個(gè)depthwise卷積和一個(gè)1x1的普通卷積(也叫pointwise卷積）。depthwise卷積層的每個(gè)卷積只和輸入的某一個(gè)channel進(jìn)行計(jì)算，而combining則由1x1的卷積來負(fù)責(zé)。如下圖
對(duì)于卷積核dk*dk,輸入通道為M，輸出通道為N的普通卷積，每個(gè)輸出通道都是由M個(gè)卷積分別和輸入通道做計(jì)算，然后累加出來，所以需要的參數(shù)量為dk x dk x M x N。而對(duì)于depthwise卷積，每個(gè)卷積只和輸入通道的某一個(gè)通道發(fā)生計(jì)算，并且不需要累加操作，其卷積后的輸出通道和輸入通道相等，仍然為M。然后再經(jīng)過一層1x1的普通卷積。故其參數(shù)為dk x dk x M + 1 x 1 x M x N。
mobileNet參數(shù)量比原來減少了多少呢，我們由下面的計(jì)算可以得出
? (dk x dk x M + 1 x 1 x M x N) / (dk x dk x M x N) = 1/N + 1/(dk^2)
由于輸出通道一般都比較大，為48 96 甚至4096， 故一般取1/(dk^2)， 對(duì)于最常見的3x3卷積，mobileNet參數(shù)量可以降低為原來的1/9.
7.2 mobileNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
mobileNet一共包含28層，第一層的卷積為普通卷積，之后的卷積為分解的3x3 depthwise卷積和1x1 pointwise卷積。另外，最后有一個(gè)全局平均池化層和全連接層。并利用softmax得到分類結(jié)果。如下圖所示
7.3 mobileNet可裁剪化
為了得到更小的模型，mobileNet還可以進(jìn)行輸入通道和分辨率的剪裁，稱為Width Multiplier 和 Resolution Multiplier。Width Multiplier 表示輸入通道變?yōu)閎aseline的多少倍， Resolution Multiplier表示輸入圖像縮小為多少。經(jīng)過剪裁后的mobileNetV1_0.25_128模型，只有10M左右，準(zhǔn)確率仍然可達(dá)到80%左右。作為端上圖像預(yù)處理完全足夠。下面是Width Multiplier 和 Resolution Multiplier的結(jié)果
8 總結(jié)
CNN已經(jīng)廣泛應(yīng)用在物體識(shí)別和分類領(lǐng)域，短短幾年間就出現(xiàn)了AlexNet VGG inception ResNet等優(yōu)秀的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，并且每隔幾個(gè)月就問世一種優(yōu)秀網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以說是百花齊放。這要?dú)w功于TensorFlow等框架的成熟和GPU等硬件性能的提升，使得網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)和驗(yàn)證日趨平民化。各種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其實(shí)本質(zhì)上也是在解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾大痛點(diǎn)問題，如下
減少模型參數(shù)量，降低模型體積
加快訓(xùn)練收斂速度，減少訓(xùn)練耗時(shí)
加快模型預(yù)測計(jì)算時(shí)間，提高實(shí)時(shí)性。這主要還是通過減少參數(shù)量來達(dá)到
減少過擬合問題
減少網(wǎng)絡(luò)層級(jí)過深時(shí)的梯度彌散問題
學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型，不應(yīng)該去死記硬背，因?yàn)橛性丛床粩嗟木W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)涌現(xiàn)。我們應(yīng)該重點(diǎn)掌握每個(gè)模型的特點(diǎn)，以及他們是如何來解決上面列舉的這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)痛點(diǎn)的。
