深度学习二三事-回顾那些经典卷积神经网络

前言

卷积神经网络从2012年开始逐步火热起来。我是在2017年开始接触深度学习技术，完成硕士课题研究，在2019年毕业后以算法工程师职位进入AI创业公司，如今工作3年了。俗话说，温故而知新，结合自己这几年的工作经验，再重新回顾一些那些年是一知半解的，经典的深度学习网络，从大牛的视野看这些网络的设计和迭代。希望对今后工作学习更有帮助。

互联网的兴起带来的好处之一是，只要你想学习，总有很多免费网络资源。而学术界的研究院，科学家们也在不遗余力的推广深度学习技术，让更多的人了解入门深度学习，做了很多免费的视频课，出了相关的书。本系列博文的内容就是来自于亚马逊资深首席科学家、AI大牛李沐的D2L-ai系列课程。博文内容大多数来自该课程，主要是自己的学习笔记，以及个别思考，重新完善自己的知识体系。

序言 — 动手学深度学习 2.0.0-beta0 documentation

GitHub - d2l-ai/d2l-zh: 《动手学深度学习》：面向中文读者、能运行、可讨论。中英文版被55个国家的300所大学用于教学。

神经网络设计技巧及一些有趣的tricks

1，一般使用经典网络结构，如resnet块结构，不随意改变经典网络的超参数。

2，最大池化或者conv当sride=2,可以使宽高减半。当该层宽高减半时候，一般channel会加倍，这样可以使避免特征信息丢失太多。

3，kernel是奇数或者偶数影响不太大，使用奇数的话，可能比较结构更对称，方便两边对等padding。channel很多网络设置都是2的倍数，计算机底层语言是二进制的，设置为2的倍数可能会加快底层运算吧。

4，BatchNromalization一般加在卷积层和全连接层后面，在ReLu等激活函数层前面。因为BN属于线性操作，而激活函数则是非线性约束。

5，使用1*1的卷积层，表示该层不识别空间模式了，只是为了融合通道。与全连接相比，参数量更少。

6，池化层的作用：缓解卷积层对位置的敏感性，增加当输入向左或者向右移动一点的鲁棒性。

卷积神经网络的迭代史

卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）是一类强大的、为处理图像数据而设计的神经网络。基于卷积神经网络架构的模型在计算机视觉领域中已经占主导地位，当今几乎所有的图像识别、目标检测或语义分割相关的学术竞赛和商业应用都以这种方法为基础。

现代卷积神经网络的设计得益于生物学、群论和一系列的补充实验。卷积神经网络需要的参数少于全连接架构的网络，而且卷积也很容易用GPU并行计算。因此卷积神经网络除了能够高效地采样从而获得精确的模型，还能够高效地计算。久而久之，从业人员越来越多地使用卷积神经网络。即使在通常使用循环神经网络的一维序列结构任务上（例如音频、文本和时间序列分析），卷积神经网络也越来越受欢迎。通过对卷积神经网络一些巧妙的调整，也使它们在图结构数据和推荐系统中发挥作用。

LeNet(1995)：手写体识别网络

背景

LeNet，它是最早发布的卷积神经网络之一，因其在计算机视觉任务中的高效性能而受到广泛关注。这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究员Yann LeCun在1989年提出的（并以其命名），目的是识别图像中的手写数字。当时，Yann LeCun发表了第一篇通过反向传播成功训练卷积神经网络的研究，这项工作代表了十多年来神经网络研究开发的成果。

当时，LeNet取得了与支持向量机（support vector machines）性能相媲美的成果，成为监督学习的主流方法。 LeNet被广泛用于自动取款机（ATM）机中，帮助识别处理支票的数字。时至今日，一些自动取款机仍在运行Yann LeCun和他的同事Leon Bottou在上世纪90年代写的代码呢！

网络设计

总体来看，LeNet（LeNet-5）由两个部分组成：

卷积编码器：由两个卷积层组成;
全连接层密集块：由三个全连接层组成。

每个卷积块中的基本单元是一个卷积层、一个sigmoid激活函数和平均汇聚层。请注意，虽然ReLU和最大汇聚层更有效，但它们在20世纪90年代还没有出现。每个卷积层使用5×5卷积核和一个sigmoid激活函数。这些层将输入映射到多个二维特征输出，通常同时增加通道的数量。第一卷积层有6个输出通道，而第二个卷积层有16个输出通道。每个2×2池操作（步骤2）通过空间下采样将维数减少4倍。卷积的输出形状由批量大小、通道数、高度、宽度决定。

小结

卷积神经网络（CNN）是一类使用卷积层的网络。
在卷积神经网络中，我们组合使用卷积层、非线性激活函数和汇聚层。
为了构造高性能的卷积神经网络，我们通常对卷积层进行排列，逐渐降低其表示的空间分辨率，同时增加通道数。
在传统的卷积神经网络中，卷积块编码得到的表征在输出之前需由一个或多个全连接层进行处理。
LeNet是最早发布的卷积神经网络之一。

AlexNet（2012）：它是第一个在大规模视觉竞赛中击败传统计算机视觉模型的大型神经网络。

背景

LeNet提出后，卷积神经网络（CNN）在计算机视觉和机器学习领域很有名气，但是CNN并没有主导这些领域。原因：虽然LeNet在小数据集上取得了很好的效果，但是在更大，更真实的数据集训练CNN的性能和可行性还有待研究。在传统机器学习方法中，计算机视觉流水线是由经过人的手工精心设计的特征流水线组成的。对于这些传统方法，大部分的进展都来自于对特征有了更聪明的想法，并且学习到的算法往往归于事后的解释。

经典机器学习流水线：

1，获取有趣数据集

2，根据光学，几何学，其他知识及偶然返现，手工对数据集进行预处理

3，通过标准的特征提取算法，如SIFT，SURF等手动调整的流水线来输入数据

4，将提取特征送入分类器（如线性模型或其它核方法），以训练分类器

突破来自：

缺少的成分：数据

2009年，ImageNet数据集发布，并发起ImageNet挑战赛：要求研究人员从100万个样本中训练模型，以区分1000个不同类别的对象。ImageNet数据集由斯坦福教授李飞飞小组的研究人员开发，利用谷歌图像搜索（Google Image Search）对每一类图像进行预筛选，并利用亚马逊众包（Amazon Mechanical Turk）来标注每张图片的相关类别。这种规模是前所未有的。这项被称为ImageNet的挑战赛推动了计算机视觉和机器学习研究的发展，挑战研究人员确定哪些模型能够在更大的数据规模下表现最好。

缺少的成分：硬件

回到2012年的重大突破，当Alex Krizhevsky和Ilya Sutskever实现了可以在GPU硬件上运行的深度卷积神经网络时，一个重大突破出现了。他们意识到卷积神经网络中的计算瓶颈：卷积和矩阵乘法，都是可以在硬件上并行化的操作。于是，他们使用两个显存为3GB的NVIDIA GTX580 GPU实现了快速卷积运算。他们的创新cuda-convnet几年来它一直是行业标准，并推动了深度学习热潮。

模型设计

AlexNet和LeNet的设计理念非常相似，但也存在显著差异。首先，AlexNet比相对较小的LeNet5要深得多。 AlexNet由八层组成：五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。其次，AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数。

小结

AlexNet的架构与LeNet相似，但使用了更多的卷积层和更多的参数来拟合大规模的ImageNet数据集。
今天，AlexNet已经被更有效的架构所超越，但它是从浅层网络到深层网络的关键一步。
尽管AlexNet的代码只比LeNet多出几行，但学术界花了很多年才接受深度学习这一概念，并应用其出色的实验结果。这也是由于缺乏有效的计算工具。
Dropout、ReLU和预处理是提升计算机视觉任务性能的其他关键步骤

VGG（2014）：它利用许多重复的神经网络块。

背景

虽然AlexNet证明深层神经网络卓有成效，但它没有提供一个通用的模板来指导后续的研究人员设计新的网络。与芯片设计中工程师从放置晶体管到逻辑元件再到逻辑块的过程类似，神经网络架构的设计也逐渐变得更加抽象。研究人员开始从单个神经元的角度思考问题，发展到整个层，现在又转向块，重复层的模式

经典卷积神经网络的基本组成部分是下面的这个序列：

带填充以保持分辨率的卷积层；
非线性激活函数，如ReLU；
汇聚层，如最大汇聚层。

网络设计

与AlexNet、LeNet一样，VGG网络可以分为两部分：第一部分主要由卷积层和汇聚层组成，第二部分由全连接层组成。

小结

VGG-11使用可复用的卷积块构造网络。不同的VGG模型可通过每个块中卷积层数量和输出通道数量的差异来定义。
块的使用导致网络定义的非常简洁。使用块可以有效地设计复杂的网络。
在VGG论文中，Simonyan和Ziserman尝试了各种架构。特别是他们发现深层且窄的卷积（即3×3）比较浅层且宽的卷积更有效

NiN(2014)：它重复使用由卷积层和1×1卷积层（用来代替全连接层）来构建深层网络

背景

Network In Network (NIN)。

LeNet、AlexNet和VGG都有一个共同的设计模式：通过一系列的卷积层与汇聚层来提取空间结构特征；然后通过全连接层对特征的表征进行处理。 AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于如何扩大和加深这两个模块。或者，可以想象在这个过程的早期使用全连接层。然而，如果使用了全连接层，可能会完全放弃表征的空间结构。 网络中的网络（NiN）提供了一个非常简单的解决方案：在每个像素的通道上分别使用多层感知机 [Lin et al., 2013]

模型设计

最初的NiN网络是在AlexNet后不久提出的，显然从中得到了一些启示。 NiN使用窗口形状为11×11、5×5和3×3的卷积层，输出通道数量与AlexNet中的相同。每个NiN块后有一个最大汇聚层，汇聚窗口形状为3×3，步幅为2。

NiN和AlexNet之间的一个显著区别是NiN完全取消了全连接层。相反，NiN使用一个NiN块，其输出通道数等于标签类别的数量。最后放一个全局平均汇聚层（global average pooling layer），生成一个对数几率（logits）。NiN设计的一个优点是，它显著减少了模型所需参数的数量。然而，在实践中，这种设计有时会增加训练模型的时间。

小结

NiN使用由一个卷积层和多个1×1卷积层组成的块。该块可以在卷积神经网络中使用，以允许更多的像素非线性。
NiN去除了容易造成过拟合的全连接层，将它们替换为全局平均汇聚层（即在所有位置上进行求和）。该汇聚层通道数量为所需的输出数量（例如，Fashion-MNIST的输出为10）。
移除全连接层可减少过拟合，同时显著减少NiN的参数。
NiN的设计影响了许多后续卷积神经网络的设计。

GoogleNet/Inception(2015)：使用并行连结的网络，通过不同窗口大小的卷积层和最大汇聚层来并行抽取信息。

背景

在2014年的ImageNet图像识别挑战赛中，一个名叫GoogLeNet [Szegedy et al., 2015]的网络架构大放异彩。 GoogLeNet吸收了NiN中串联网络的思想，并在此基础上做了改进。这篇论文的一个重点是解决了什么样大小的卷积核最合适的问题。毕竟，以前流行的网络使用小到1×1，大到11×11的卷积核。本文的一个观点是，有时使用不同大小的卷积核组合是有利的。在本节中，我们将介绍一个稍微简化的GoogLeNet版本：我们省略了一些为稳定训练而添加的特殊特性，现在有了更好的训练方法，这些特性不是必要的。

网络设计

在GoogLeNet中，基本的卷积块被称为Inception块（Inception block）。这很可能得名于电影《盗梦空间》（Inception），因为电影中的一句话“我们需要走得更深”（“We need to go deeper”）。

Inception-V3版本，修改了inception块，主要有如下改变。现在还经常被使用。

替换5*5为多个3*3卷积层
- 替换5*5为1*7和7*1卷积层
  - 替换3*3为1*3和3*1卷积层
    - 更深

GoogLeNet一共使用9个Inception块和全局平均汇聚层的堆叠来生成其估计值。Inception块之间的最大汇聚层可降低维度。第一个模块类似于AlexNet和LeNet，Inception块的组合从VGG继承，全局平均汇聚层避免了在最后使用全连接层。GoogleNet整体网络结构如下。

小结

Inception块相当于一个有4条路径的子网络。它通过不同窗口形状的卷积层和最大汇聚层来并行抽取信息，并使用1×1卷积层减少每像素级别上的通道维数从而降低模型复杂度。
GoogLeNet将多个设计精细的Inception块与其他层（卷积层、全连接层）串联起来。其中Inception块的通道数分配之比是在ImageNet数据集上通过大量的实验得来的。
GoogLeNet和它的后继者们一度是ImageNet上最有效的模型之一：它以较低的计算复杂度提供了类似的测试精度。

ResNet（2016）：它通过残差块构建跨层的数据通道，是计算机视觉中最流行的体系架构。

背景

随着我们设计越来越深的网络，深刻理解“新添加的层如何提升神经网络的性能”变得至关重要。

只有当较复杂的函数类包含较小的函数类时，我们才能确保提高它们的性能。对于深度神经网络，如果我们能将新添加的层训练成恒等映射（identity function）f(x)=x，新模型和原模型将同样有效。同时，由于新模型可能得出更优的解来拟合训练数据集，因此添加层似乎更容易降低训练误差。何恺明等人提出了残差网络（ResNet） [He et al., 2016a]。它在2015年的ImageNet图像识别挑战赛夺魁，并深刻影响了后来的深度神经网络的设计。残差网络的核心思想是：每个附加层都应该更容易地包含原始函数作为其元素之一。

网络设计

让我们聚焦于神经网络局部：如图所示，假设我们的原始输入为x，而希望学出的理想映射为f(x)。左图虚线框中的部分需要直接拟合出该映射f(x)，而右图虚线框中的部分则需要拟合出残差映射f(x)−x。残差映射在现实中往往更容易优化。以本节开头提到的恒等映射作为我们希望学出的理想映射f(x)，我们只需将右图虚线框内上方的加权运算（如仿射）的权重和偏置参数设成0，那么f(x)即为恒等映射。实际中，当理想映射f(x)极接近于恒等映射时，残差映射也易于捕捉恒等映射的细微波动。右图是ResNet的基础架构–残差块（residual block）。在残差块中，输入可通过跨层数据线路更快地向前传播。

ResNet沿用了VGG完整的3×3卷积层设计。残差块里首先有2个有相同输出通道数的3×3卷积层。每个卷积层后接一个批量规范化层和ReLU激活函数。然后我们通过跨层数据通路，跳过这2个卷积运算，将输入直接加在最后的ReLU激活函数前。这样的设计要求2个卷积层的输出与输入形状一样，从而使它们可以相加。如果想改变通道数，就需要引入一个额外的1×1卷积层来将输入变换成需要的形状后再做相加运算。

小结

学习嵌套函数（nested function）是训练神经网络的理想情况。在深层神经网络中，学习另一层作为恒等映射（identity function）较容易（尽管这是一个极端情况）。
残差映射可以更容易地学习同一函数，例如将权重层中的参数近似为零。
利用残差块（residual blocks）可以训练出一个有效的深层神经网络：输入可以通过层间的残余连接更快地向前传播。
残差网络（ResNet）对随后的深层神经网络设计产生了深远影响。

DenseNet：它的计算成本很高，但给我们带来了更好的效果。

背景

ResNet极大地改变了如何参数化深层网络中函数的观点。 稠密连接网络（DenseNet） [Huang et al., 2017]在某种程度上是ResNet的逻辑扩展。

网络设计

稠密网络主要由2部分构成：稠密块（dense block）和过渡层（transition layer）。前者定义如何连接输入和输出，而后者则控制通道数量，使其不会太复杂。

稠密块

DenseNet使用了ResNet改良版的“批量规范化、激活和卷积”架构。一个稠密块由多个卷积块组成，每个卷积块使用相同数量的输出通道。然而，在前向传播中，我们将每个卷积块的输入和输出在通道维上连结。

过渡层

由于每个稠密块都会带来通道数的增加，使用过多则会过于复杂化模型。而过渡层可以用来控制模型复杂度。它通过1×1卷积层来减小通道数，并使用步幅为2的平均汇聚层减半高和宽，从而进一步降低模型复杂度。

网络结构图就是ResNet的残差块 + 变成了 concat。

小结

在跨层连接上，不同于ResNet中将输入与输出相加，稠密连接网络（DenseNet）在通道维上连结输入与输出。
DenseNet的主要构建模块是稠密块和过渡层。
在构建DenseNet时，我们需要通过添加过渡层来控制网络的维数，从而再次减少通道的数量。

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