【深度学习】轻量级神经网络之MobileNet_mobilenet示意图

前言：
本文为MobileNet的简单介绍，尝试最少的废话进行介绍，适合快速入门。
更简介的内容参考【笔试面试】MobileNet v1v2v3 简介，只有要点，适合记忆

背景

移动设备硬件资源和算力有限，不适合复杂深度学习模型。

轻量级神经网络

业内提出了SqueezeNet、ShuffleNet、NasNet、MnasNet、MobileNet以及EfficientNet等轻量级网络模型。本文主要介绍MobileNet。

MobileNet

MobileNet V1

核心

采用了深度可分离卷积降低计算量。

图1 深度可分离卷积

普通卷积：
对于输入$W\times H\times C$（$C$为输入通道数），以$K\times K$卷积核为例，卷积核实际大小为$K\times K\times C$。那么$N$个卷积核进行卷积操作
计算量 = $W\times H\times K\times K\times C\times N$
参数量 = $K\times K\times C\times N$
MobileNet的深度可分离卷积：

图2 深度可分离卷积操作示意图

将普通卷积拆分为一个dw (depthwise convolution)和一个1*1的卷积（文中叫pw (pointwise convolution)）操作。
dw可理解为$K\times K\times C$的卷积核变成$C$个$K\times K$卷积核，分别对每个通道进行卷积操作，再进行拼接得到$W\times H\times C$的中间特征。pw则是采用$N$个$1\times 1\times C$卷积核再次进行卷积操作，得到最终的输出。
计算量 = $W\times H\times K\times K\times C+W\times H\times 1\times 1\times C\times N$
参数量 = $K\times K\times C+1\times 1\times C\times N$
比较：
参数量比值（速度可分离卷积/普通卷积） =
$$\frac{K\times K\times C+1\times 1\times C\times N}{K\times K\times C\times N}=\frac{1}{N}+\frac{1}{K^2}$$
计算量比值（速度可分离卷积/普通卷积） =
$$\frac{W\times H\times K\times K\times C+W\times H\times 1\times 1\times C\times N}{W\times H\times K\times C\times K\times N}=\frac{1}{N}+\frac{1}{K^2}$$
所以$K=3$的时候（卷积核数$N$一般比较大），参数量和计算量都降低到了原来的$\frac{1}{8}$到$\frac{1}{9}$之间。

其他

• 网络结构中步长为2的卷积较有特点，卷积的同时充当下采样的功能。这种形式也正在逐渐代替池化层。

• 此外作者提出了ReLU6激活函数：$$ReLU6=min(max(0,x),6)$$ReLU6将小数点后的信息限制为3位，这意味着我们可以保证小数点后的精度（为在移动端设备float16的低精度的时候，也能有很好的数值分辨率）。

MobileNet V2

v1中出现的问题：ReLU导致信息损耗，且通道数越少，这种损耗越严重。

核心

提出了Inverted Residuals（倒残差） and Linear Bottlenecks （线性瓶颈）

Linear Bottlenecks （线性瓶颈）

图3 Linear Bottlenecks （线性瓶颈）结构示意图

简单的说就是，为了降低计算成本MobileNet在输出Feature Map时采用了较小的模型宽度，即通道数。而通道数较少时使用ReLU激活函数导致信息严重损耗，所以当通道数较少的时候采用线性激活函数，Linear Bottlenecks （线性瓶颈）由此得名。

我们当然不能把ReLU全部换成线性激活函数，不然网络将会退化为单层神经网络，一个折中方案是在输出Feature Map的通道数较少的时候也就是bottleneck部分使用线性激活函数，其它时候使用ReLU。

Inverted Residuals（倒残差）

图4 传统残差结构（左图）和Inverted Residuals（倒残差，右图）

在ResNet的残差结构中，先降低通道数再卷积（减少计算量），再调整通道数后同输入合并。（两头大中间小）
而在Inverted Residual Block中，为了避免过少的通道数导致信息损失，先将通道数进行了扩增（速度可分离卷积已经实现了较小的计算量，增大通道数可以有效避免信息损失），再减少。（两头小中间大）

总结，相较于V1，V2模型更深，体积更小，速度更快！

MobileNet V3

将关注点从减少参数转移到减少操作的数量(MAdds)和实际测量的延迟。分为Large和Small两个版本，Large版本适用于计算和存储性能较高的平台，Small版本适用于硬件性能较低的平台。
使用神经架构搜索（NAS）技术生成的网络结构。

• 引入了5×5大小的深度卷积代替部分3×3的深度卷积；

• 引入Squeeze-and-excitation（SE）模块，参考图5~8；

• 引入 h-swish（HS）激活函数；
  

• 结尾两层逐点卷积不使用批规范化（Batch Norm），MobileNetV3结构图中使用NBN标识。
  

图5 SE模块结构示意图

图6 SE模块的Squeeze部分结构示意图

图7 SE模块的Excitation部分结构示意图

图8 ResNet和MobileNet中所用的SE模块结构对比