卷积神经网络的常用改进

背景

图片类任务经常使用卷积神经网络，网络结构中经常是使用全链接作为输出层，来实现分类或者回归。

全链接层的好处：由于其参数量级大，模型的拟合能力更强

坏处

① 对于数据的尺寸要求是固定的，因此我们有时需要resize图片，导致变形或者剪切损失图片信息

② 模型的参数基本都集中于全链接层，因此预测时间主要被全链接占用，实时性要求高的模型会有影响

③ 显存占用高

因此当我们关注实时性，可以适当牺牲准确性（卷积层复杂可以弥补准确性），并且输入数据尺寸是变化的时候，我们应该怎么做呢？

方法

1.去掉全链接层，使用全卷积神经网络，1*1卷积层控制输出尺寸

2.靠近输出层的卷积层整体maxpooling，1*1卷积层控制输出尺寸

代码

我们以mnist作为例子：

**全链接模型：**通过d2控制输出的tensor是1*10

class DENSE_MNIST_MODEL(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super(DENSE_MNIST_MODEL, self).__init__()
        self.conv1 = Conv2D(32, 3, activation='relu')
        self.flatten = Flatten()
        self.d1 = Dense(128, activation='relu')
        self.d2 = Dense(10, activation='softmax')

    def call(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.flatten(x)
        x = self.d1(x)
        return self.d2(x)

模型参数：

Model: "dense_mnist_model"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
conv2d (Conv2D) multiple 320
_________________________________________________________________
flatten (Flatten) multiple 0
_________________________________________________________________
dense (Dense) multiple 2769024
_________________________________________________________________
dense_1 (Dense) multiple 1290
=================================================================
Total params: 2,770,634
Trainable params: 2,770,634
Non-trainable params: 0

输入图片是2828，经过两个maxpooling，步长是2，变成了77大小，经过77卷积，padding=valid，则只保留了channel上的特征。再经过11卷积，控制channel为10

class FCN_MNIST_MODEL(tf.keras.Model):

    def __init__(self):
        super(FCN_MNIST_MODEL, self).__init__()
        self.conv1 = Conv2D(16, 3, 1, padding="same")
        self.conv2 = Conv2D(32, 3, 1, padding="same")
        self.conv3 = Conv2D(32, 7, 1, padding="valid")
        self.conv4 = Conv2D(10, 1, 1, padding="same")
        self.maxpool2d = MaxPool2D(2, 2, padding="valid")

    def call(self, inputs=(None, 28, 28, 1)):
        __output = self.conv1(inputs)
        __output = self.maxpool2d(__output)
        __output = self.conv2(__output)
        __output = self.maxpool2d(__output)
        __output = self.conv3(__output)
        __output = self.conv4(__output)
        shape = __output.shape
        __output = tf.squeeze(__output, axis=[1,2])
        return tf.nn.softmax(__output) 

模型参数：

Model: "fcn_mnist_model"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
conv2d (Conv2D) multiple 160
_________________________________________________________________
conv2d_1 (Conv2D) multiple 4640
_________________________________________________________________
conv2d_2 (Conv2D) multiple 50208
_________________________________________________________________
conv2d_3 (Conv2D) multiple 330
_________________________________________________________________
max_pooling2d (MaxPooling2D) multiple 0
=================================================================
Total params: 55,338
Trainable params: 55,338
Non-trainable params: 0

通过卷积、maxpooling、avgpooling将过程中的tensor变成11channel尺寸，再通过1*1卷积，控制channel为10。

注意同一个batch里的数据需要是同样的尺寸，我们都会进行pad，所以常用做法是将尺度相近的图片放到同一个batch里，padding后变成同一个尺寸。

class ARBITRARY_MNIST_MODEL(tf.keras.Model):

    def __init__(self):
        super(ARBITRARY_MNIST_MODEL, self).__init__()
        self.conv1 = Conv2D(16, 3, 1, padding="same")
        self.conv2 = Conv2D(32, 3, 1, padding="same")
        self.conv3 = Conv2D(10, 1, 1, padding="same")

    def call(self, inputs):
        __output = self.conv1(inputs)
        __output = self.conv2(__output)
        __output = tf.nn.max_pool2d(__output, __output.shape[1:3], 1, padding="VALID") # 这里也可以使用GlobalMaxPooling2D，再经过expand_dims变成四维
        __output = self.conv3(__output)
        __output = tf.squeeze(__output, axis=[1,2])
        return tf.nn.softmax(__output)

模型参数：

Model: "arbitrary_mnist_model"
_________________________________________________________________
Layer (type) Output Shape Param #
=================================================================
conv2d (Conv2D) multiple 160
_________________________________________________________________
conv2d_1 (Conv2D) multiple 4640
_________________________________________________________________
conv2d_2 (Conv2D) multiple 330
=================================================================
Total params: 5,130
Trainable params: 5,130
Non-trainable params: 0

数据对比

全链接模型（浅色的线是原始数据，深色的是平滑后的数据，周期只有10）

损失值尾部上扬，与周期短和没有添加正则化方法有关，正则化不在本文讨论范围内。

全卷积模型：

可变尺寸模型：

10个周期不够，准确度和损失还没有收敛，但是能大致看出趋势。

模型参数量AccuracyLoss|------

总结

落地部署中，我们不仅关注准确度，可能更关心响应时间，因此模型不能太复杂，全卷积是一个很好的思路。

如果我们的数据，包括图片、文本、音频等，如果尺寸变化幅度比较大，是否可以考虑将样本尺寸相近的数据放到同一个batch，网络中不使用全链接，实现动态尺度模型。

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