子网宽度对照表,正确子网号表示方法

作者丨VincentLee

来源丨晓飞的算法工程笔记

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轻量级网络的核心是在尽量保持精度的前提下，从体积和速度两方面对网络进行轻量化改造，本文对轻量级网络进行简述，主要涉及以下网络：

• SqueezeNet系列
• ShuffleNet系列
• MnasNet
• MobileNet系列
• CondenseNet
• ESPNet系列
• ChannelNets
• PeleeNet
• IGC系列
• FBNet系列
• EfficientNet
• GhostNet
• WeightNet
• MicroNet

SqueezeNet系列是比较早期且经典的轻量级网络，SqueezeNet使用Fire模块进行参数压缩，而SqueezeNext则在此基础上加入分离卷积进行改进。虽然SqueezeNet系列不如MobieNet使用广泛，但其架构思想和实验结论还是可以值得借鉴的。

SqueezeNet是早期开始关注轻量化网络的研究之一，使用Fire模块进行参数压缩。

SqueezeNet的核心模块为Fire模块, 结构如图 1 所示, 输入层先通过squeeze卷积层 卷 积)进行维度压缩，然后通过expand卷积层 卷积和 卷积混合)进行维度扩展。Fire模 块包含 3 个参数, 分别为squeeze层的 卷积核数 , expand层的 卷积核数 和 层的 卷积核数 , 一般

SqueezeNext是SqueezeNet实战升级版，直接和MobileNet对比性能。SqueezeNext全部使用标准卷积，分析实际推理速度，优化的手段集中在网络整体结构的优化。

SqueezeNext的设计沿用残差结构，没有使用当时流行的深度分离卷积，而是直接使用了分离卷积，设计主要基于以下策略：

• Low Rank Filters   低秩分解的核心思想就是将大矩阵分解成多个小矩阵，这里使用CP分解(Canonical Polyadic Decomposition), 将 卷积分解成 和 的分离卷积, 参数量能从 降为。
• Bottleneck Module   参数量与输入输出维度有关，虽然可以使用深度分离卷积来减少计算量，但是深度分离卷积在终端系统的计算并不高效。因此采用SqueezeNet的squeeze层进行输入维度的压缩，每个block的开头使用连续两个squeeze层，每层降低1/2维度。
• Fully Connected Layers   在AlexNet中，全连接层的参数占总模型的96%，SqueezeNext使用bottleneck层来降低全连接层的输入维度，从而降低网络参数量。

ShuffleNet系列是轻量级网络中很重要的一个系列，ShuffleNetV1提出了channel shuffle操作，使得网络可以尽情地使用分组卷积来加速，而ShuffleNetV2则推倒V1的大部分设计，从实际出发，提出channel split操作，在加速网络的同时进行了特征重用，达到了很好的效果。

ShuffleNet的核心在于使用channel shuffle操作弥补分组间的信息交流，使得网络可以尽情使用pointwise分组卷积，不仅可以减少主要的网络计算量，也可以增加卷积的维度。

在目前的一些主流网络中，通常使用pointwise卷积进行维度的降低，从而降低网络的复杂度，但由于输入维度较高，pointwise卷积的开销也是十分巨大的。对于小网络而言，昂贵的pointwise卷积会带来明显的性能下降，比如在ResNext unit中，pointwise卷积占据了93.4%的计算量。为此，论文引入了分组卷积，首先探讨了两种ShuffleNet的实现：

• 图1a是最直接的方法，将所有的操作进行了绝对的维度隔离，但这会导致特定的输出仅关联了很小一部分的输入，阻隔了组间的信息流，降低了表达能力。
• 图1b对输出的维度进行重新分配，首先将每个组的输出分成多个子组，然后将每个子组输入到不同的组中，能够很好地保留组间的信息流。

图1b的思想可以简单地用channel shuffle操作进行实现，如图1c所示, 假设包含 组的卷积 层输出为 维，首先将输出reshape()为 , 然后进行transpose 0 , 最后再flatten()回维。

ShuffleNetV1的pointwise分组卷积以及bottleneck结果均会提高MAC，导致不可忽视的计算损耗。为了达到高性能以及高准确率，关键是在不通过稠密卷积以及过多分组的情况下，获得输入输出一样的大维度卷积。ShuffleNet V2从实践出发，以实际的推理速度为指导，总结出了5条轻量级网络的设计要领，并根据要领提出了ShuffleNetV2，很好地兼顾了准确率和速度，其中channel split操作十分亮眼，将输入特征分成两部分，达到了类似DenseNet的特征重用效果。