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前言

本文为8月22日计算机视觉理论学习笔记，分为两个章节：

• 常见 CNN；
• CNN 设计准则。

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一、常见 CNN

1、AlexNet

• 5个卷积层 + 3个全连接层；
• 60M 个参数 + 650K 个神经元；
• 新技术：
  • ReLu；
  • Max pooling；
  • Dropout。

• 1×1 卷积： 实现同一个像素点上的各个通道的值的线性组合。作用有：
  • 跨通道的交互和信息整合；
  • 卷积核通道数的降维和升维。

2、VGG

• 核分解：7×7核 ⇒ 3个 3×3核（ReLu 连接），参数数量：$49c^2$ ⇒ $27c^2$；
• 减少参数，降低计算，增加深度。

3、GoogLeNet

(1)、Inception V1

• 核心组件：Inception Achitecture
  • Split-Merge ⇒ 1×1 卷积、3×3 卷积、5×5 卷积、3×3 池化：增加网络对多尺度的适应性、增加网络宽度；
  • Bottleneck Layer ⇒ 使用 NiN 的1×1 卷积进行特征降维。
• 取消全连接层；

• 全局平均池化 GAP： 针对整张 feature map：

(2)、Inception V2

• 核心组件：Batch Normalization：
  • 使每一层的输出都规范化到 $N(0,1)$；
  • 允许较高学习率；
• 5×5 卷积核 ⇒ 2个 3×3 卷积核；

• Batch Normalization 的位置： 卷积 ⇒ BN ⇒ ReLu。

(3)、Inception V3

• 核心组件：非对称卷积：
  • N×N 分解成 1×N & N×1；
  • 降低参数数量和计算量。

(4)、Inception V4

4、ResNet

5、ResNeXt

• 提出“深”和“宽”之外的第三个维度：
  • 基数 cardinality：
    • 采用 Split-Transform-Aggregate 策略：
      • 将卷积核按通道分组，形成 32个并行分支；
      • 低维度卷积进行特征变换；
      • 加法合并。
• 100层 ResNeXt = 200层 ResNet

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二、CNN 设计准则

1. 避免信息瓶颈：
   • 卷积过程中：
     • 空间尺寸 H×W 逐渐变小；
     • 输出通道数 C 逐渐变多。
   • H × W × C 要缓慢变小。

2. 卷积核的通道数量保持在可控范围内：

   • 参数数量 = H × W × C × K。

3. 感受野要足够大：

   • 多个小尺寸卷积核好于一个大尺寸卷积核：
     • 参数少，计算快；
     • 多个非线性激活。

4. 分组策略 ⇒ 降低计算量
   

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