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news 2025/8/5 7:34:26

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一、说明

在~10年的深度学习中，进步是多么迅速！早在 2012 年，Alexnet 在 ImageNet 上的准确率就达到了 63.3% 的 Top-1。现在，我们超过90%的EfficientNet架构和师生训练（teacher-student）。

二、第一阶段

见文：CNN成长路：从AlexNet到EfficientNet（01）

三、第二阶段：近代CNN

3.1 DenseNet： Densely Connected Convolutional Networks （2017）

跳过连接是一个非常酷的主意。我们为什么不跳过连接所有内容？

Densenet是将这种想法推向极端的一个例子。当然，与 ResNets 的主要区别在于我们将连接而不是添加特征图。

因此，其背后的核心思想是功能重用，这导致了非常紧凑的模型。因此，它比其他CNN需要更少的参数，因为没有重复的特征图。

好吧，为什么不呢？嗯......这里有两个问题：

特征映射的大小必须相同。
与所有先前特征映射的串联可能会导致内存爆炸。

为了解决第一个问题，我们有两个解决方案：

a）使用具有适当填充的 conv 图层来保持空间暗淡或

b）仅在称为密集块的块内使用密集跳过连接。

示例图像如下所示：

密集块

过渡层可以使用平均池化对图像尺寸进行下采样。

为了解决第二个问题，即内存爆炸，特征图通过 1x1 convs 减少（一种压缩）。请注意，我在图中使用了 K，但 densenet 使用�=��一个��一个��/2K=Fe a tmaps/2

此外，当不使用数据增强时，它们在每个卷积层后添加一个 p=0.2 的 dropout 层。

3.2 增长率

更重要的是，还有一个参数控制整个架构的特征图数量。这是增长率。它指定每个超密集卷积层的输出特征。鉴于k0初始特征图和k增长率，可以计算出每层输入特征图的数量l如 $k_0+k*(l-1)$

.在框架中，数字 k 是 4 的倍数，称为瓶颈大小（bn_size）。

最后，我在这里引用DenseNet在火炬视觉中最重要的论点作为总结：

import torchvisionmodel = torchvision.models.DenseNet(growth_rate = 16, # how many filters to add each layer (`k` in paper)block_config = (6, 12, 24, 16), # how many layers in each pooling blocknum_init_features = 16, # the number of filters to learn in the first convolution layer (k0)bn_size= 4, # multiplicative factor for number of bottleneck (1x1 cons) layersdrop_rate = 0, # dropout rate after each dense conv layernum_classes = 30 # number of classification classes
)print(model) # see snapshot below

在“密集”层（快照中的密集层5和6）内部，有一个瓶颈（1x1）层，将通道减少到bn_size∗growth_rate=64bn_size∗growth_rate=64在我们的例子中。否则，输入通道的数量将激增。如下图所示，每层加起来16=growth_rate16=growth_rate渠道。

增长率-皮托尔

在实践中，我发现基于 DenseNet 的模型训练速度很慢，但由于功能重用，与具有竞争力的模型相比，参数很少。

尽管DenseNet被提议用于图像分类，但它已被用于特征可重用性更为关键的领域的各种应用（即分割和医学成像应用）。从 Papers with Code 借来的饼图说明了这一点：

密集应用-应用程序

图片来自带有代码的论文

在 2017 年的 DenseNet 之后，我只发现 HRNet 架构很有趣，直到 2019 年 EfficientNet 问世！

3.3 大迁移（Big Transfer-BiT）：一般视觉表示学习（2020）

尽管已经提出了许多ResNet的变体，但最新和最著名的是BiT。大转移（BiT）是一种可扩展的基于ResNet的模型，用于有效的图像预训练[5]。

他们基于 ResNet3 开发了 152 个 BiT 模型（小型、中型和大型）。对于BiT的大变化，他们使用ResNet152x4，这意味着每层都有4倍的通道。他们在比imagenet更大的数据集中对模型进行了一次预训练。最大的模型是在疯狂庞大的JFT数据集上训练的，该数据集由300M标记的图像组成。

该架构的主要贡献是规范化层的选择。为此，作者用组归一化（GN）和权重标准化（WS）取代了批次归一化（BN）。

组规范化

图片来源：Lucas Beyer和Alexander Kolesnikov。源

为什么？因为第一个BN的参数（均值和方差）需要在预训练和转移之间进行调整。另一方面，GN 不依赖于任何参数状态。另一个原因是 BN 使用批处理级统计信息，这对于像 TPU 这样的小型设备的分布式训练变得不可靠。分布在 4 个 TPU 上的 500K 批次意味着每个工人有 8 个批次，这并不能很好地估计统计数据。通过将规范化技术更改为 GN+WS，它们避免了工作线程之间的同步。

显然，扩展到更大的数据集与模型大小密切相关。

资料来源：亚历山大·科列斯尼科夫等人，2020

在此图中，说明了与数据并行扩展体系结构的重要性。ILSVER是具有1M图像的Imagenet数据集，ImageNet-21K具有大约14M图像，JFT 300M！

最后，这种大型预训练模型可以微调到非常小的数据集，并获得非常好的性能。

资料来源：亚历山大·科列斯尼科夫等人，2020

在 ImageNet 上每个类有 5 个示例，将 3 倍扩大，在 JFT 上预训练的 ResNet-50 （x3）实现了与 AlexNet 相似的性能！

3.4 EfficientNet：重新思考卷积神经网络的模型缩放（2019）

EfficientNet是关于工程和规模的。它证明，如果您仔细设计架构，则可以使用合理的参数获得最佳结果。

高效网络-结果-图像网络 — *图片来源：Mingxing Tan和Quoc V. Le 2020。*

来源：EfficientNet：重新思考卷积神经网络的模型缩放

该图演示了 ImageNet 精度与模型参数。

令人难以置信的是，EfficientNet-B1比ResNet-7小6.5倍，快7.152倍。

3.5 个性化升级

让我们了解这是如何实现的。

有了更多的层（深度），人们可以捕获更丰富和更复杂的特征，但这样的模型很难训练（由于梯度消失）
更广泛的网络更容易训练。它们往往能够捕获更细粒度的特征，但很快就会饱和。
通过训练更高分辨率的图像，卷积神经网络理论上能够捕获更细粒度的细节。同样，对于相当高的分辨率，精度增益会降低

作者没有找到最好的架构，而是建议从一个相对较小的基线模型开始。F并逐渐扩展它。

这缩小了设计空间。为了进一步限制设计空间，作者将所有层限制为具有恒定比率的均匀缩放。这样，我们就有了一个更易于处理的优化问题。最后，必须尊重我们基础设施的最大内存和 FLOP 数量。

下图很好地演示了这一点：

个性化扩展高效网络

图片来源：Mingxing Tan和Quoc V. Le 2020。来源：EfficientNet：重新思考卷积神经网络的模型缩放

w是宽度，d深度，以及r分辨率缩放因子。通过缩放一个，它们中只有一个会在一个点上饱和。我们能做得更好吗？

3.5 复合缩放

因此，让我们同时放大网络深度（更多层）、宽度（每层更多通道）、分辨率（输入图像）。这称为复合缩放。

为此，我们必须在缩放过程中平衡上述所有维度。在这里，它变得令人兴奋。

d=αφ

w=βφ

r=γφ

这样：α⋅β2⋅γ2≈2，给定所有α，β，γ>1

现在φ控制所有所需的尺寸并将它们缩放在一起，但不能相等。α，β，γ告诉我们如何将额外的资源分配到网络。

注意到什么奇怪的东西了吗？β和γ在约束中平方。

原因很简单：网络深度加倍将使 FLOPS 翻倍，但宽度或输入分辨率加倍将使 FLOPS 增加四倍。通过这种方式，我们类似于卷积，这是基本的构建块。

基线架构是使用神经架构搜索找到的，因此它可以优化准确性和FLOPS，称为EfficientNet-B0。

还行，很酷。剩下的就是定义α，β，γ和φ.

修复φ=1，假设还有两次可用的资源，并执行网格搜索α，β，γ.EfficientNet-B0的最佳获取值是α=1.2，β=1.2，γ=1.15
修复α，β，γ并扩大规模φ关于硬件（FLOP + 内存）

在我看来，理解复合缩放有效性的最直观方法与 ImageNet 上相同基线模型（EfficientNet-B0）的单个缩放相当：

复合与个体扩展高效网络

图片来源：Mingxing Tan和Quoc V. Le 2020。来源：EfficientNet：重新思考卷积神经网络的模型缩放

3.6 与吵闹的学生进行自我训练改进了图像网络分类（2020 年）

不久之后，使用了迭代半监督方法。它通过300亿张未标记的图像显着提高了Efficient-Net的性能。作者称培训计划为“嘈杂的学生培训” [8]。它由两个神经网络组成，称为教师和学生。迭代训练方案可以用 4 个步骤来描述：

在标记的图像上训练教师模型，
使用老师在300M未标记的图像上生成标签（伪标签）)
在标记图像和伪标记图像的组合上训练学生模型。
从步骤 1 开始迭代，将学生视为教师。重新推断未标记的数据并从头开始培训新学生。

新学生模型通常大于教师模型，因此可以从更大的数据集中受益。此外，在训练学生模型时添加了明显的噪声，因此它被迫从伪标签中学习。

伪标签通常是软标签（连续分布）而不是硬标签（独热编码）。

此外，辍学和随机深度等不同的技术被用来训练新生[8]。

自我训练-影像网

图片来源：Xizhe Xie et al. 来源：Noisy Student 的自我训练改进了 ImageNet 分类

在步骤 3 中，我们使用标记和未标记的数据联合训练模型。未标记的批大小在第一次迭代中设置为标记批大小的 14 倍，在第二次迭代中设置为 28 倍。

3.7 元伪标签（2021）

动机：如果伪标签不准确，学生不会超过老师。这在伪标记方法中称为确认偏差。

高层次的思想：设计一个反馈机制来纠正教师的偏见。

观察结果来自伪标签如何影响学生在标记数据集上的表现。反馈信号是训练教师的奖励，类似于强化学习技术。

元伪标签

Hieu Pham等人，2020年。来源：元伪标签

这样，教师和学生就得到了共同的训练。教师从奖励信号中了解学生在来自标记数据集的一批图像上的表现。

3 总结和概括

那里有很多凸网！我们可以通过查看下表来总结它们：

型号名称	参数数量 [百万]	图像网前 1 名精度	年
亚历克斯网	60 米	63.3 %	2012
盗梦空间 V1	5 米	69.8 %	2014
VGG 16	138 米	74.4 %	2014
VGG 19	144 米	74.5 %	2014
盗梦空间 V2	11，2 米	74.8 %	2015
瑞思网-50	26 米	77.15 %	2015
瑞思网-152	60 米	78.57 %	2015
盗梦空间 V3	27 米	78.8 %	2015
密集网-121	8 米	74.98 %	2016
密集网-264	22.	77.85 %	2016
BiT-L （ResNet）	928 米	87.54 %	2019
嘈杂学生高效网-L2	480 米	88.4 %	2020
元伪标签	480 米	90.2 %	2021

您可以注意到DenseNet模型的紧凑性。或者最先进的EfficientNet有多大。更多的参数并不总是能保证更高的精度，正如您在BiT和VGG中看到的那样。

在本文中，我们提供了最著名的深度学习架构背后的一些直觉。话虽如此，继续前进的唯一方法就是练习！从火炬视导入模型并根据您的数据对其进行微调。它是否比从头开始训练提供更好的准确性？

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