深度学习—从LeNet到DenseNet

　　CNN从90年代的LeNet开始，21世纪初沉寂了10年，直到12年AlexNet开始又再焕发第二春，从ZF Net到VGG，GoogLeNet再到ResNet和最近的DenseNet，网络越来越深，架构越来越复杂，解决反向传播时梯度消失的方法也越来越巧妙。

　　　　

1. LeNet
2. AlexNet
3. ZF
4. VGG
5. GoogLeNet
6. ResNet
7. DenseNet

1、LeNet（1998）

　　闪光点：定义了CNN的基本组件，是CNN的鼻祖。

　　LeNet是卷积神经网络的祖师爷LeCun在1998年提出，用于解决手写数字识别的视觉任务。自那时起，CNN的最基本的架构就定下来了：卷积层、池化层、全连接层。如今各大深度学习框架中所使用的LeNet都是简化改进过的LeNet-5（-5表示具有5个层），和原始的LeNet有些许不同，比如把激活函数改为了现在很常用的ReLu。

　　

2、AlexNet（2012）

　　AlexNet在2012年ImageNet竞赛中以超过第二名10.9个百分点的绝对优势一举夺冠，从此深度学习和卷积神经网络名声鹊起，深度学习的研究如雨后春笋般出现，AlexNet的出现可谓是卷积神经网络的王者归来。

 　

　　闪光点：更深的网络、数据增广、ReLU、dropout、LRN

　　AlexNet用到训练技巧：

　　（1）数据增广技巧来增加模型泛化能力，水平翻转、随机剪裁、光照变换。

　　AlexNet针对的是1000类的分类问题，输入图片规定是256×256的三通道彩色图片，为了增强模型的泛化能力，避免过拟合，作者使用了随机裁剪的思路对原来256×256的图像进行随机裁剪，得到尺寸为3×224×224的图像，输入到网络训练。

　　（2）用ReLU代替Sigmoid来加快SGD的收敛速度，并验证其效果在较深的网络超过了Sigmoid，成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题。

　　（3）Dropout:Dropout原理类似于浅层学习算法的中集成算法，该方法通过让全连接层的神经元（该模型在前两个全连接层引入Dropout）以一定的概率失去活性（比如0.5）失活的神经元不再参与前向和反向传播，相当于约有一半的神经元不再起作用。在测试的时候，让所有神经元的输出乘0.5。Dropout的引用，有效缓解了模型的过拟合。

　　（4）Local Responce Normalization：局部响应归一层的基本思路是，假如这是网络的一块，比如是 13×13×256， LRN 要做的就是选取一个位置，比如说这样一个位置，从这个位置穿过整个通道，能得到 256 个数字，并进行归一化。进行局部响应归一化的动机是，对于这张 13×13 的图像中的每个位置来说，我们可能并不需要太多的高激活神经元。

　　LRN层出现在第1个及第2个卷积层后，而最大池化层出现在两个LRN层及最后一个卷积层后。ReLU激活函数则应用在这8层每一层的后面。

　　但是后来，很多研究者发现 LRN 起不到太大作用，因为并不重要，而且我们现在并不用 LRN 来训练网络。

 3、ZFNet（2013）

　　ZFNet是2013ImageNet分类任务的冠军，其网络结构没什么改进，只是调了调参，性能较Alex提升了不少。ZF-Net只是将AlexNet第一层卷积核由11变成7，步长由4变为2，第3，4，5卷积层转变为384，384，256。这一年的ImageNet还是比较平静的一届，其冠军ZF-Net的名堂也没其他届的经典网络架构响亮。

 4、VGG-Nets（2014）

　　VGG-Nets是由牛津大学VGG（Visual Geometry Group）提出，是2014年ImageNet竞赛定位任务的第一名和分类任务的第二名的中的基础网络。VGG可以看成是加深版本的AlexNet. 都是conv layer + FC layer，在当时看来这是一个非常深的网络了，因为层数高达十多层，我们从其论文名字就知道了（《Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Visual Recognition》），当然以现在的目光看来VGG真的称不上是一个very deep的网络。

　　

　　VGG-16的16指的是conv+fc的总层数是16，是不包括max pool的层数！

　　为了解决初始化（权重初始化）等问题，VGG采用的是一种Pre-training的方式，这种方式在经典的神经网络中经常见得到，就是先训练一部分小网络，然后再确保这部分网络稳定之后，再在这基础上逐渐加深。

　　VGG-16的结构非常整洁，深度较AlexNet深得多，里面包含多个conv->conv->max_pool这类的结构,VGG的卷积层都是same的卷积，即卷积过后的输出图像的尺寸与输入是一致的，它的下采样完全是由max pooling来实现。

　　VGG网络后接3个全连接层，filter的个数（卷积后的输出通道数）从64开始，然后每接一个pooling后其成倍的增加，64、128、256、512，VGG的注意贡献是使用小尺寸的filter，及有规则的卷积-池化操作。

　　VGG网络的前几层卷积占用更多的内存，第一层全连接层占用了大部分的参数。

　　闪光点：

　　（1）用到的卷积核的尺寸都是1×1和3×3的小卷积核，可以替代大的filter尺寸。两个3*3相当于一个5*5卷积核。

　　3×3卷积核的优点：（1）多个3×3的卷基层比一个大尺寸filter卷基层有更多的非线性，使得判决函数更加具有判决性；（2）有更少的参数，假设卷基层的输入和输出的特征图大小相同为C，那么三个3×3的卷积层参数个数3×（3×3×C×C）=27CC；一个7×7的卷积层参数为49CC；所以可以把三个3×3的filter看成是一个7×7filter的分解（中间层有非线性的分解）。

　　1*1卷积核的优点：作用是在不影响输入输出维数的情况下，对输入进行线性形变，然后通过Relu进行非线性处理，增加网络的非线性表达能力。

　　（2）网络更深了，加深版本的AlexNet。

 5、GoogLeNet（2014）

　　GoogLeNet在2014的ImageNet分类任务上击败了VGG-Nets夺得冠军，其实力肯定是非常深厚的，GoogLeNet跟AlexNet,VGG-Nets这种单纯依靠加深网络结构进而改进网络性能的思路不一样，它另辟幽径，在加深网络的同时（22层），也在网络结构上做了创新，引入Inception结构代替了单纯的卷积+激活的传统操作（这思路最早由Network in Network提出）。GoogLeNet进一步把对卷积神经网络的研究推上新的高度。

　　闪光点：

　　（1）引入Inception结构，使用1×1卷积核来降维，解决计算量大的问题；

　　（2）中间层的辅助LOSS单元，中间层计算的LOSS和最后的LOSS结合更新网络；

　　（3）后面的全连接层全部替换为简单的全局平均pooling，参数更少，虽然网络深，但参数只是AlexNet的1/12倍；

　　Inception结构里的卷积stride都是1，另外为了保持特征响应图大小一致，都用了零填充。最后每个卷积层后面都立刻接了个ReLU层。在输出前有个叫concatenate的层，直译的意思是“并置”，即把4组不同类型但大小相同的特征响应图一张张并排叠起来，形成新的特征响应图。

　　Inception结构里主要做了两件事：1. 通过3×3的池化、以及1×1、3×3和5×5这三种不同尺度的卷积核，一共4种方式对输入的特征响应图做了特征提取。2. 为了降低计算量。同时让信息通过更少的连接传递以达到更加稀疏的特性，采用1×1卷积核来实现降维。

　　1×1卷积核来实现降维：我们首先进行256到64的1×1卷积，然后在所有Inception的分支上进行64次卷积，接着再使用一个64到256的1×1卷积。

　　（1）大幅减少乘积累加（MAC）运算；

　　（2）用1×1卷积核的参数总数，是用3×3的参数的1/9倍。

　　 

　　GoogLeNet网络结构中有3个LOSS单元，这样的网络设计是为了帮助网络的收敛。在中间层加入辅助计算的LOSS单元，目的是计算损失时让低层的特征也有很好的区分能力，从而让网络更好地被训练。在论文中，这两个辅助LOSS单元的计算被乘以0.3，然后和最后的LOSS相加作为最终的损失函数来训练网络。

　　GoogLeNet还有一个闪光点值得一提，那就是将后面的全连接层全部替换为简单的全局平均pooling，在最后参数会变的更少。而在AlexNet中最后3层的全连接层参数差不多占总参数的90%，使用大网络在宽度和深度允许GoogleNet移除全连接层，但并不会影响到结果的精度，在ImageNet中实现93.3%的精度，而且要比VGG还要快。

 6、ResNet（2015）

　　2015年何恺明推出的ResNet在ISLVRC和COCO上横扫所有选手，获得冠军。

　　闪光点：

　　（1）层数非常深，已经超过百层，没使用dropout；

　　（2）引入残差单元来解决退化问题，每个单元包含两个卷积，可以拟合任何函数；

　　（3）去除全连接层，只有一个1000个的FC用于分类。

　　从前面可以看到，随着网络深度增加，网络的准确度应该同步增加，当然要注意过拟合问题。但是网络深度增加的一个问题在于这些增加的层是参数更新的信号，因为梯度是从后向前传播的，增加网络深度后，比较靠前的层梯度会很小。这意味着这些层基本上学习停滞了，这就是梯度消失问题。深度网络的第二个问题在于训练，当网络更深时意味着参数空间更大，优化问题变得更难，因此简单地去增加网络深度反而出现更高的训练误差，深层网络虽然收敛了，但网络却开始退化了，即增加网络层数却导致更大的误差，一个56层的网络的性能却不如20层的性能好，这不是因为过拟合（训练集训练误差依然很高），这就是烦人的退化问题。残差网络ResNet设计一种残差模块让我们可以训练更深的网络。

　　因为作者认为学习残差F(X)比直接学习H(X)简单！设想下，现在根据我们只需要去学习输入和输出的差值就可以了，绝对量变为相对量（H（x）-x 就是输出相对于输入变化了多少），优化起来简单很多。

　　

　　下图展示了两种形态的残差模块，左图是常规残差模块，有两个3×3卷积核卷积核组成，但是随着网络进一步加深，这种残差结构在实践中并不是十分有效。针对这问题，右图的“瓶颈残差模块”（bottleneck residual block）可以有更好的效果，它依次由1×1、3×3、1×1这三个卷积层堆积而成，这里的1×1的卷积能够起降维或升维的作用，从而令3×3的卷积可以在相对较低维度的输入上进行，以达到提高计算效率的目的，同时提供丰富的特征结合。

　　

　　ResNet有很多提升版本：

　　（1）如上最右边图，如果h(x)和f(y)都是恒等映射，那么在训练的前向和反向传播阶段，信号可以直接从一个单元传递到另外一个单元，训练变得更加简单。

　　（2）增加网络宽度，说明性能提升中残差是关键，而不是深度，但宽度的增加使内存占用增加，计算效率下降；

　　             

 7、DenseNet

　　DenseNet（Dense Convolutional Network）主要还是和ResNet及Inception网络做对比，思想上有借鉴，但却是全新的结构，网络结构并不复杂，却非常有效，在CIFAR指标上全面超越ResNet。可以说DenseNet吸收了ResNet最精华的部分，并在此上做了更加创新的工作，使得网络性能进一步提升。

　　闪光点：

　　（1）密集连接：缓解梯度消失问题，加强特征传播，鼓励特征复用，极大的减少了参数量

　　DenseNet 是一种具有密集连接的卷积神经网络。在该网络中，任何两层之间都有直接的连接，也就是说，网络每一层的输入都是前面所有层输出的并集，而该层所学习的特征图也会被直接传给其后面所有层作为输入。下图是 DenseNet 的一个dense block示意图，一个block里面的结构如下，与ResNet中的BottleNeck基本一致：BN-ReLU-Conv(1×1)-BN-ReLU-Conv(3×3) ，而一个DenseNet则由多个这种block组成。每个DenseBlock的之间层称为transition layers，由BN−>Conv(1×1)−>averagePooling(2×2)组成。

　　

　　密集连接不会带来冗余吗？不会！密集连接这个词给人的第一感觉就是极大的增加了网络的参数量和计算量。但实际上 DenseNet 比其他网络效率更高，其关键就在于网络每层计算量的减少以及特征的重复利用。DenseNet则是让l层的输入直接影响到之后的所有层，它的输出为：xl=Hl([X0,X1,…,xl−1])，其中[x0,x1,...,xl−1]就是将之前的feature map以通道的维度进行合并。并且由于每一层都包含之前所有层的输出信息，因此其只需要很少的特征图就够了，这也是为什么DneseNet的参数量较其他模型大大减少的原因。这种dense connection相当于每一层都直接连接input和loss，因此就可以减轻梯度消失现象，这样更深网络不是问题

　　需要明确一点，dense connectivity 仅仅是在一个dense block里的，不同dense block 之间是没有dense connectivity的，比如下图所示。

　　

　　天底下没有免费的午餐，网络自然也不例外。在同层深度下获得更好的收敛率，自然是有额外代价的。其代价之一，就是其恐怖如斯的内存占用。

　　

 总结：

　　（1）Inception-V4，准确率最高，结合了ResNet和Inception；

　　（2）GoogLeNet，效率高，相对少的内存和参数；

　　（3）VGG，准确率可以，但效率低，高内存占用+多的参数；

　　（4）AlexNet，计算量小，但占内存且准确率低；

　　（5）ResNet，效率依赖于模型，准确率较高。

　　（6）VGG, GoogLeNet, ResNet用的最多，其中ResNet默认效果最好；

　　（7）设计网络注重层数、跨层连接、提高梯度流通；