CV深度学习模型基本概述

大家好，欢迎来到IT知识分享网。

1 vgg模型

1.1 vgg概述及优点

论文地址

• VGGNet突出贡献是证明了很小的卷积，通过增加网络深度可以有效提高性能；
• 小卷积核组：通过堆叠多个3*3的卷积核来替代大的卷积核，以减少所需参数；全部使用3×3卷积核，不仅会涉及到计算量，还影响到感受野。在VGG中，使用3个3×3卷积核来替代7×7卷积核，主要目的是保证在具有相同感受野的条件下，提高网络深度，一定程度上提升神经网络的效果。

那么什么是感受野呢？

如何影响计算量、参数量的呢？

• 小池化核：vgg使用的池化核大小为22，而在AlexNet中使用的是33的池化核；
• 去掉LRN层：在AlexNet中，加入了LRN（局部响应归一化）来优化模型，但在vgg中，作者发现LRN层作用不明显，因此去掉。

1.2 vgg缺点

• 全连接层神经元多，因此参数量大，计算量大，训练耗时；
• 占用内存大

1.3 vgg结构

• 作者利用控制变量的思想，进行了六次实验，最终得到了分类结果最好的两个模型——vgg16和vgg19
• 作者进行的六次实验如下图所示：
  
  

2 ResNet模型

2.1 ResNet概述

• ResNet（残差神经网络）由微软研究院何恺明等人提出，并斩获2015年ImageNet竞赛中分类任务第一名、目标检测第一名
• 主要贡献是发现了==“退化现象（Degradation）”，并针对退化现象发明“直连边/短连接（Shortcut connection）”==，极大消除在vgg中出现的神经网络深度过大导致训练困难问题。在实验中，作者评测了一个深度152层（是vgg的八倍）的残差网络，结果获得了比vgg更低的复杂度。

什么是退化现象呢？

退化现象是指随着层数加深，首先训练准确率会逐渐趋于饱和；但若层数继续加深，反而训练准确率下降，效果降低。注意这种下降不是由于过拟合造成的（因为如果是过拟合的话，训练时误差应该很低而测试时很高）

2.2 ResNet优点

• 残差网络的机构更利于优化收敛
• 残差网络解决了退化问题
• 残差网络可以在拓展网络深度的同时，提高网络性能（相比于vgg的优点）

2.3 ResNet结构

• 在ResNet中，传递给下一层的输入变为H（x）= F（x）+ x，来拟合残差F（x）=H（x） – x。

为什么这样做呢？
假设一个网络A的训练误差为x，那么在A的基础上添加几个层来构建网络B的话，训练误差也为x。如果出现B的训练误差高于A的情况（退化现象），说明我们应该跳过这些层，从A构造恒等映射。因此可以在输入和输出中添加直连路径shortcut，这个过程只需要学习已有的输入特征。由于C只学习残差，该模块叫作残差模块。

• 对于shortcut connection，有两种方式：
  ① 当输入维度与输出维度相同时，直接使用恒等shortcuts，即将F(x)和x逐元素相加
  ② 当输入维度与输出维度不同时，可以考虑两个选项：(A)shortcut仍然使用恒等映射，在增加的维度上使用0来填充；(B) 通过1×1的卷积使得维度保持一致
  
  

2.4 ResNet实验结果

• 作者首先评估18层和34层的plain网络。实验结果产生的一种退化现象：在训练过程中34层的网络比18层的网络有着更高的训练错误率。
• 接着对18层和34层的残差网络进行评估。为了保证标量一致性，其基本框架和plain网络结构相同，只是在plain网络基础上加入了shortcuts连接
• 结果显示，
  (1) 与plain网络相反，34层的resnet网络比18层的错误率更低，表明可以通过增加深度提高准确率，解决了退化问题。
  (2) 与plain网络相比，层次相同的resnet网络上错误率更低，表明残差网络在深层次下仍然有效。
  (3) 对于18层的plain网络，它和残差网络的准确率很接近，但是残差网络的收敛速度要更快。
  
  
  

3 DenseNet模型

3.1 DenseNet概述

• DenseNet的一大特点是通过特征在通道上的连接来实现特征重用，这个特点让DenseNet的参数量和计算成本更少，效果也更好。
• DenseNet的基本思路与ResNet一致，但它建立了前面所有层和后面层的密集连接，DenseNet也因此得名。

3.2 DenseNet结构

使用DenseBlock+Transition的结构

3.2.1 DenseBlock

由以上图可知，每个Dense Block包含五层，每个层的特征图大小相同。可以看出，对于每一个DenseBlock，每一层的输入都来自它前面所有层的特征图，每一层的输出均会直接连接到它后面所有层的输入。所以对于一个L层的DenseBlock，共包含L(1+L)/2个连接

注意：

• 假定输入层的特征图channel数为k0，DenseBlock中各个层卷积之后均输出k个特征图，即得到的特征图的channel数为k。由于每一层都要接受前面所有层的特征图，那么l层输入的channel数为k0+(l-1)l
• 在DenseBlock中，采用BN+ReLu+3x3Conv的结构（与平常所见的Conv+ReLu+BN不同）。这是因为，采用了特征重用后，如果先采用卷积层，会包含前面所有层的输出特征，数值分布差异比较大。所以，先采用BN层将数值进行标准化。

3.2.2 Transition

• 在两个相邻的DenseBlock之间，采用Transition层进行连接，主要作用是整合上一个DenseBlock的特征，缩小上一个DenseBlock的宽高，使得特征图宽高减半，压缩模型。
• Transition层结构为：BN+ReLu+1×1 Conv+2×2 AvgPooling
• 通过Pooling使特征图大小降低

3.3 DenseNet优缺点

• 优点：
  (1) 相比ResNet使用更少参数数量，且计算效率更高，效果更好；
  (2) 通过特征重用，可以同时利用高层次和低层次的特征；
  (3) 缓解了梯度消失/爆炸和网络退化问题。
  
  
  
• 缺点：
  (1) 由于特征重用，数据需要被复制多次，空间占用率高，显存增加较快。因此训练时间要比ResNet长
  

未完待续（持续更新 5.18）