keras瞎搞系列-从LeNet到SENet——卷积神经网络回顾_经典的 efficient 分割网络 keras

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keras瞎搞系列-从LeNet到SENet——卷积神经网络回顾

从1998年经典的LeNet，到2012年历史性的AlexNet，之后深度学习进入了蓬勃发展阶段，百花齐放，大放异彩，出现了各式各样的不同网络，包括LeNet、AlexNet、ZFNet、VGG、NiN、Inception v1到v4、Inception-ResNet、ResNet、WRN、FractalNet、Stochastic Depth、DenseNet、ResNeXt、Xception、SENet、SqueezeNet、NASNet、MobileNet v1和v2、ShuffleNet等等。

它们各有特点，也互相借鉴，在很多任务上不断取得突破。本文从最基本的分类任务的角度，从无人问津到ImageNet上超越人类，回顾了卷积神经网络的发展历史。

经典网络

经典网络包括LeNet、AlexNet以及VGG等。

LeNet：1998，Gradient based learning applied to document recognition

用于手写数字识别，可以看到，卷积神经网络的基本框架已经有了，卷积、激活、池化和全连接，这几个基本组件都完备了。

但是，在1998年以后，深度学习并没有太多的突破。一直沉寂到2012年，AlexNet横空出世，将深度学习重新带入大家视线，并开启了深度学习的黄金时代。

为什么是2012年？一是数据，之前并没有大规模的数据进行充分的训练，应用于更广泛的任务，现在有ImageNet；二是计算，之前的硬件条件限制了，无法进行大规模的训练，而现在有了性能强大的GPU的加成；三就是AlexNet本身很优秀，给后来的网络奠定了一个很好的基础，让大家突然发现，原来还可以这样玩！

AlexNet：2012，ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

ImageNet Top5错误率：16.4%，而两年前非深度学习的方法的最好错误率是28.2%

AlexNet总体结构和LeNet相似，但是有极大改进：

• 由五层卷积和三层全连接组成，输入图像为三通道224x224大小，网络规模远大于LeNet
• 使用了ReLU激活函数
• 使用了Dropout，可以作为正则项防止过拟合，提升模型鲁棒性
• 一些很好的训练技巧，包括数据增广、学习率策略、weight decay等

AlexNet使用3GB显存的GTX 580显卡（好古老），一块显卡不够用，所以如上图所示将模型分为两部分放到了两块显卡上并行运算。虽然这仅仅是单块显卡资源有限时的做法，但是后面的许多网络都进一步发扬了这种对卷积进行分组的思想（虽然动机不同）。

VGG：2014，Very deep convolutional networks for large-scale image recognition

在AlexNet之后，另一个提升很大的网络是VGG，ImageNet上Top5错误率减小到7.3%。

主要改进就是：深，更深！网络层数由AlexNet的8层增至16和19层，更深的网络意味着更强大的网络能力，也意味着需要更强大的计算力，还好，硬件发展也很快，显卡运算力也在快速增长，助推深度学习的快速发展。

同时只使用3x3的卷积核，因为两个3x3的感受野相当于一个5x5，同时参数量更少，之后的网络都基本遵循这个范式。

GoogLeNet和ResNet

一层一层卷积堆叠，VGG是集大成者，但是之后很难再进一步，继续简单增加网络层数会遇到问题，更深的网络更难训练同时参数量也在不断增长。

Inception v1（GoogLeNet）：2015，Going deeper with convolutions

ImageNet Top5错误率6.7%

GoogLeNet则从另一个维度来增加网络能力，每单元有许多层并行计算，让网络更宽了，基本单元如下：

网络总体结构如下所示，包含多个上面的Inception模块，并添加了两个辅助分类分支补充梯度更好训练：

通过网络的水平排布，可以用较浅的网络得到很好的模型能力，并进行多特征融合，同时更容易训练，另外，为了减少计算量，使用了1x1卷积来先对特征通道进行降维。堆叠Inception模块而来就叫Inception网络，而GoogLeNet就是一个精心设计的性能良好的Inception网络（Inception v1）的实例，即GoogLeNet是Inception v1网络的一种。

但是，网络太深无法很好训练的问题还是没有解决，直到ResNet提出了residual connection。

ResNet：2016，Deep residual learning for image recognition

ImageNet Top5错误率3.57%

ResNet通过引入shortcut直连来解决这个问题：

通过引入直连，原来需要学习完全的重构映射，从头创建输出，并不容易，而引入直连之后，只需要学习输出和原来输入的差值即可，绝对量变相对量，容易很多，所以叫残差网络。并且，通过引入残差，identity恒等映射，相当于一个梯度高速通道，可以容易地训练避免梯度消失的问题，所以可以得到很深的网络，网络层数由GoogLeNet的22层到了ResNet的152层。

ResNet-34的网络结构如下所示：

如果说LeNet、AlexNet、VGG奠定了经典神经网络的基础，Inception和ResNet则展示了神经网络的新范式，在这两个范式的基础上，发展创新并相互借鉴，有了Inception流派的Inception v2到v4、Inception-ResNet v1和v2，以及ResNet流派的ResNeXt、DenseNet和Xception等。

Inception流派

Inception流派，核心就是Inception模块，出现了各种变种，包括Inception v2到v4以及Inception-ResNet v1和v2等。

Inception v2（BN-Inception）：2015，Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift

ImageNet Top5错误率：4.8%

（PS：按照Inception系列四篇论文中的第三篇论文的划分，类似于Inception v3的一个网络称之为v2，但是按照第四篇论文的划分，BN-Inception称之为v2，这里采用第四篇论文的划分，Inception v2指BN-Inception）

主要是增加了Batch Normalization，之前神经网络很依赖于良好的初始化，并且网络太深会梯度弥散，这两个问题都是因为网络中间的激活的分布不理想，那既然我们想要一个理想的分布，就手动把它转换为理想的分布好了。所以在每一层输出后面加上了归一化变换，减去每个训练batch的每个特征的均值再除以标准差，得到0均值1标准差的输出分布，这样，就可以很好地训练了，梯度也不容易弥散。

Inception v3：2015，Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision

ImageNet Top5错误率：3.5%

卷积进一步分解，5x5用两个3x3卷积替换，7x7用三个3x3卷积替换，一个3x3卷积核可以进一步用1x3的卷积核和3x1的卷积核组合来替换，进一步减少计算量：

总体地网络结构如下所示：

Inception v4、Inception-ResNet v1和v2：2016，Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning

ImageNet Top5错误率：3.08%

Inception v1到v3，可以看到很明显的人工设计的痕迹，不同卷积核的和网络结构的安排，很特殊，并不知道为什么要这样安排，实验确定的。作者称由于以前受硬件软件的限制，有太多的历史包袱，而现在有了TensorFlow（论文里怒打一波广告），网络可以按照理想的设计来实现了，于是很规范地设计了一个Inception v4网络，类似于Inception v3，但是没有很多特殊的不一致的设计。

同时，ResNet的成功，也说明了residual connection的有效性，所以为Inception模块引入了residual connection，得到Inception-ResNet v1和Inception-ResNet-v2，前者规模较小，和Inception v3相当，后者规模较大，和Inception v4规模相当。residual结构地Inception模块如下所示：

ResNet流派

ResNet流派是另一个主流分支，包括WRN、DenseNet、DPN、ResNeXt以及Xception等。

DenseNet：2016，Densely Connected Convolutional Networks

DenseNet将residual connection发挥到极致，每一层输出都直连到后面的所有层，可以更好地复用特征，每一层都比较浅，融合了来自前面所有层的所有特征，并且很容易训练。缺点是显存占用更大并且反向传播计算更复杂一点。网络结构如下所示：

ResNeXt：2017，Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks

ImageNet Top5错误率：3.03%

Inception借鉴ResNet得到Inception-ResNet，而ResNet借鉴Inception得到了ResNeXt，对于每一个ResNet的每一个基本单元，横向扩展，将输入分为几组，使用相同的变换，进行卷积：

上面左边是ResNet，右边是ResNeXt，通过在通道上对输入进行拆分，进行分组卷积，每个卷积核不用扩展到所有通道，可以得到更多更轻量的卷积核，并且，卷积核之间减少了耦合，用相同的计算量，可以得到更高的精度。

Xception：2016，Xception: Deep Learning with Depthwise Separable Convolutions

Xception则把分组卷积的思想发挥到了极致，每一个通道单独分为一组。利用了depthwise separable convolution，如下图所示，J个输入通道，每个通道用一个单独的空间卷积核卷积（比如3x3），J个卷积核得到J个输出通道，然后再用K个卷积核对上一步得到的J个输出通道进行1x1的普通卷积，得到K个最终的输出：

Xception基于一个假设，水平和竖直方向的空间卷积（比如第一步的3x3卷积）和深度方向的通道卷积（比如第二步的1x1卷积）可以完全独立进行，这样减少了不同操作间的耦合，可以有效利用计算力。实验证明，相同的计算量，精度有明显的提升。（不过现在对于分组卷积的底层支持还不够好，实际速度并没有理论计算的那么好，需要底层库进行更好的支持）

移动端

除了主流的ResNet流派和Inception流派不断追求更高的准确率，移动端的应用也是一大方向，比如SqueezeNet、MobileNet v1和v2、ShuffleNet等。

MobileNet v1：2017，MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

和Xception类似，通过depthwise separable convolution来减少计算量，设计了一个适用于移动端的，取得性能和效率间很好平衡的一个网络。

MobileNet v2：2018，Inverted Residuals and Linear Bottlenecks: Mobile Networks for Classification, Detection and Segmentation

使用了ReLU6（即对ReLU输出的结果进行Clip，使得输出的最大值为6）适配移动设备更好量化，然后提出了一种新的Inverted Residuals and Linear Bottleneck，即ResNet基本结构中间使用了depthwise卷积，一个通道一个卷积核，减少计算量，中间的通道数比两头还多（ResNet像漏斗，MobileNet v2像柳叶），并且全去掉了最后输出的ReLU。具体的基本结构如下图右侧所示：

ShuffleNet：2017，ShuffleNet: An Extremely Efficient Convolutional Neural Network for Mobile Devices

Xception已经做得很好了，但是1x1那里太耗时间了成了计算的瓶颈，那就分组啦较少计算量，但是分组了，组和组之间信息隔离了，那就重排shuffle一下，强行让信息流动。具体的网络结构如上图左侧所示。channel shuffle就是对通道进行重排，将每组卷积的输出分配到下一次卷积的不同的组去：

上图的a是没有shuffle，效果很差，b和c则是等价的有shuffle的。ShuffleNet可以达到和AlexNet相同的精度，并且实际速度快13倍（理论上快18倍）。

SENet

除了上面介绍的久经考验的网络以外，还有各种各样的新的网络，比如NASNet、SENet、MSDNet等等。其中，SENet的Squeeze-Excitation模块在普通的卷积（单层卷积或复合卷积）由输入X得到输出U以后，对U的每个通道进行全局平均池化得到通道描述子（Squeeze），再利用两层FC得到每个通道的权重值，对U按通道进行重新加权得到最终输出（Excitation），这个过程称之为feature recalibration，通过引入attention重新加权，可以得到抑制无效特征，提升有效特征的权重，并很容易地和现有网络结合，提升现有网络性能，而计算量不会增加太多。

SE module是一个很通用的模块，可以很好地和现有网络集成，提升现有效果。

总结

最后，一个ImageNet上的Top5准确率总结表如下图，可以看到，ImageNet上的分类错误率逐年降低，并且已经低于人类的错误率（5.1%）。

有这么多网络，具体的使用中到底选哪个呢？个人的使用参考建议是：

• 普通网络：推荐ResNet-50或Xception或Inception v3
• 大网络高精度：推荐ResNeXt-101（64x4d）或Inception-ResNet v2或DPN
• 移动端小网络：推荐ShuffleNet或MobileNet v2

还可以额外添加SENet模块到现有网络，基本都能进一步提高精度，计算量略有增加。另外也可以尝试一下NASNet。

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