深度学习知识系列(三) 卷积网络模型介绍

1、LeNet

    LeNet 诞生于 1994 年，是最早的卷积神经网络之一，并且推动了深度学习领域的发展。这篇文章对之后的发展具有开创意义。在那个没有GPU加速的年代，LeNet设计简单，这也就使其处理复杂数据的能力有限。

2、AlexNet

    12年AlexNet诞生，并在ImageNet上取得了第一名的成绩，在测试集上的top-1和top-5错误率为37.5%和17.0%。

    在当时，算力仍然不足。作者利用了两个GPU联合训练。也就是将一个模型的参数分布在了两个GPU上，训练出来的AlexNet。这是卷积网络辉煌的开始。

    使用了ReLU函数，一定程度上减小了梯度弥散问题，同时加快了训练速度。

    重叠池化（Overlapping Pooling），在相邻池化窗口之间有重叠部分，这使他们的top-1和top-5错误率分别降低了0.4%和0.3%。

    使用了0.5的dropout、batch size设为128、Momentum设为0.9、学习率0.1、L2 weight decay为5e-4，共使用了7层CNN

3、VGG

    14年VGG诞生，在ImageNet上取得了第二名的成绩

    VGG的思想，使纵向加深网络，显著的增加了网络层数，16层CNN 。

    大大的减少了kernel size，大量的使用3x3的卷积核，因为多个小的滤波器的组合与一个大的滤波器的感受野差不多，但能够大大的减少训练参数

    但VGG过大的网络造成了需要极其庞大的训练资源（全连接层参数过多），训练较慢，而且整个模型极大，有144M。

4、GoogLeNet

    14年GoogLeNet诞生，在ImageNet上取得了第一名的成绩

    与VGG不同，GoogLeNet使横向的加深网络，提出了Inception结构

    在Inception模块中

• 提供更“宽”的网络结构（1x1 3x3 5x5 ），使网络可自由选择更好的特征，maxpooling则是去掉上一层卷积下来的冗余信息。

• 通过1x1的卷积核，实现降维和升维，达到减少参数的目的，其中，降维是利用了1x1的卷积核可线性组合不同通道上的特征的特性。（这与稀疏网络结构也密切相关）

      GoogLeNet通过使用Inception结构，极大的减少了模型的大小。

5、ResNet

    15年ResNet诞生，在ImageNet上取得了第一名的成绩

    ResNet通过实验得到，像VGG那样简单的堆叠不能够提高网络的性能，于是提出了残差模块

    当网络不断加深时，梯度爆炸与梯度弥散的问题将会出现，而残差模块的引入，通过将以后层的梯度与前面的层相联系，而解决了这一问题，这使得网络的训练变得很容易。

    有了残差模块之后，一般网络的层数越高，性能越好，当然训练也会变得越难。

    残差模块的作用就是feature重用，将前面层的简单的feature与后面层的高维的feature进行联系。

    ResNet的内存占用也很小，Res-164只有1.7M。

    ResNet也是在之后学习生涯中最常用的backbone之一。

6、ResNeXt

    16年ResNeXt诞生，其是ResNet与GoogLeNet的变体。即在Inception模块上加入了残差模块。

7、DenseNet

    17年的DenseNet时ResNet的拓展，将残差模块拓展到了Dense block，即一个Dense模块的每一部分都进行连接。

    这一举看似粗暴，实则带来不少好处。从 feature 来考虑，每一层 feature 被用到时，都可以被看作做了新的 normalization。DenseNet的模型会更加robust。

    天底下没有免费的午餐，DenseNet这一操作也是其模型变得机器庞大，Dnese-100-24有27.2M。

8、SeNet

    17年SeNet诞生，在ImageNet上取得了第一名的成绩

    其创新点在于其SE block 。

    图中的Ftr是传统的卷积结构，X和U是Ftr的输入（C’xH’xW’）和输出（CxHxW），这些都是以往结构中已存在的。SENet增加的部分是U后的结构：对U先做一个Global Average Pooling（图中的Fsq(.)，作者称为Squeeze过程），输出的1x1xC数据再经过两级全连接（图中的Fex(.)，作者称为Excitation过程），最后用sigmoid（论文中的self-gating mechanism）限制到[0，1]的范围，把这个值作为scale乘到U的C个通道上， 作为下一级的输入数据。这种结构的原理是想通过控制scale的大小，把重要的特征增强，不重要的特征减弱，从而让提取的特征指向性更强。