CNN模型之SqueezeNet

作者: 叶 虎

编辑:赵一帆

01

引言

SqueezeNet是Han等提出的一种轻量且高效的CNN模型,它参数比AlexNet少50x,但模型性能(accuracy)与AlexNet接近。

在可接受的性能下,小模型相比大模型,具有很多优势:

  1. 更高效的分布式训练,小模型参数小,网络通信量减少;
  2. 便于模型更新,模型小,客户端程序容易更新;
  3. 利于部署在特定硬件如FPGA,因为其内存受限。因此研究小模型是很有现实意义的。

Han等将CNN模型设计的研究总结为四个方面:

  1. 模型压缩:对pre-trained的模型进行压缩,使其变成小模型,如采用网络剪枝和量化等手段;
  2. 对单个卷积层进行优化设计,如采用1x1的小卷积核,还有很多采用可分解卷积(factorized convolution)结构或者模块化的结构(blocks, modules);
  3. 网络架构层面上的优化设计,如网路深度(层数),还有像ResNet那样采用“短路”连接(bypass connection);
  4. 不同超参数、网络结构,优化器等的组合优化。

SqueezeNet也是从这四个方面来进行设计的,其设计理念可以总结为以下三点:

  1. 大量使用1x1卷积核替换3x3卷积核,因为参数可以降低9倍;
  2. 减少3x3卷积核的输入通道数(input channels),因为卷积核参数为:(number of input channels) * (number of filters) * 3 * 3.
  3. 延迟下采样(downsample),前面的layers可以有更大的特征图,有利于提升模型准确度。目前下采样一般采用strides>1的卷积层或者pool layer。

02

SqueezeNet网络结构

SqueezeNet网络基本单元是采用了模块化的卷积,其称为Fire module。Fire模块主要包含两层卷积操作:一是采用1x1卷积核的squeeze层;二是混合使用1x1和3x3卷积核的expand层。Fire模块的基本结构如图1所示。在squeeze层卷积核数记为s_1x1,在expand层,记1x1卷积核数为e_1x1,而3x3卷积核数为e_3x3。为了尽量降低3x3的输入通道数,这里让s_1x1的值小于e_1x1与e_3x3的和。这算是一个设计上的trick。

图1 Fire模块的基本结构示意图

整个SqueezeNet就是使用Fire基本模块堆积而成的,网络结构如图2所示,其中左图是标准的SqueezeNet,其开始是一个卷积层,后面是Fire模块的堆积,值得注意的是其中穿插着stride=2的maxpool层,其主要作用是下采样,并且采用延迟的策略,尽量使前面层拥有较大的feature map。中图和右图分别是引入了不同“短路”机制的SqueezeNet,这是借鉴了ResNet的结构。具体每个层采用的参数信息如表1所示。

图2 SqueezeNet网络结构

表1 SqueezeNet各层参数信息

下面说一下SqueezeNet的一些具体的实现细节:

  1. 在Fire模块中,expand层采用了混合卷积核1x1和3x3,其stride均为1,对于1x1卷积核,其输出feature map与原始一样大小,但是由于它要和3x3得到的feature map做concat,所以3x3卷积进行了padding=1的操作,实现的话就设置padding=”same”;
  2. Fire模块中所有卷积层的激活函数采用ReLU;
  3. Fire9层后采用了dropout,其中keep_prob=0.5;
  4. SqueezeNet没有全连接层,而是采用了全局的avgpool层,即pool size与输入feature map大小一致;
  5. 训练采用线性递减的学习速率,初始学习速率为0.04。

03

SqueezeNet性能

从网络结构来看,SqueezeNet也算是设计精良了,但是最终性能还是要实验说话。论文作者将SqueezeNet与AlexNet在ImageNet上做了对比,值得注意的是,不仅对比了基础模型之间的差异,还对比了模型压缩的性能,其中模型压缩主要采用的技术有SVD,网络剪枝(network pruning)和量化(quantization)等。具体的对比结果如表2所示。

首先看一下基准模型的性能对比,SqueezeNet的Top-1优于AlexNet,Top-5性能一样,但是最重要的模型大小降低了50倍,从240MB->4.8MB,这个提升是非常有价值的,因为这个大小意味着有可能部署在移动端。作者并没有止于此,而是继续进行了模型压缩。其中SVD就是奇异值分解,而所谓的网络剪枝就是在weight中设置一个阈值,低于这个阈值就设为0,从而将weight变成系数矩阵,可以采用比较高效的稀疏存储方式,进而降低模型大小。

值得一提的Deep Compression技术,这个也是Han等提出的深度模型压缩技术,其包括网络剪枝,权重共享以及Huffman编码技术。这里简单说一下权重共享,其实就是对一个weight进行聚类,比如采用k-means分为256类,那么对这个weight只需要存储256个值就可以了,然后可以采用8 bit存储类别索引,其中用到了codebook来实现。关于Deep Compression详细技术可以参加文献[2]。

从表2中可以看到采用6 bit的压缩,SqueezeNet模型大小降到了0.47MB,这已经降低了510倍,而性能还保持不变。为了实现硬件加速,Han等还设计了特定的硬件来高效实现这种压缩后的模型,具体参加文献[3]。

顺便说过题外话就是模型压缩还可以采用量化(quantization),说白了就是对参数降低位数,比如从float32变成int8,这样是有道理,因为训练时采用高位浮点是为了梯度计算,而真正做inference时也许并不需要这么高位的浮点,TensorFlow中是提供了量化工具的,采用更低位的存储不仅降低模型大小,还可以结合特定硬件做inference加速。

表2 SqueezeNet与AlexNet的对比结果

除了上面的工作,作者还探索了网络的设计空间,包括微观结构和宏观结构,微观结构包括各个卷积层的维度等设置,宏观结构比如引入ResNet的短路连接机制,详细内容可以参考原论文[1]。

04

SqueezeNet的TensorFlow实现

Fire模块中的expand层可以看成两个普通的卷积层,然后做concat,所以SqueezeNet很容易使用TensorFlow实现:

class SqueezeNet(object):
    def __init__(self, inputs, nb_classes=1000, is_training=True):
        # conv1
        net = tf.layers.conv2d(inputs, 96, [7, 7], strides=[2, 2],
                                 padding="SAME", activation=tf.nn.relu,
                                 name="conv1")        # maxpool1
        net = tf.layers.max_pooling2d(net, [3, 3], strides=[2, 2],
                                      name="maxpool1")        # fire2
        net = self._fire(net, 16, 64, "fire2")        # fire3
        net = self._fire(net, 16, 64, "fire3")        # fire4
        net = self._fire(net, 32, 128, "fire4")        # maxpool4
        net = tf.layers.max_pooling2d(net, [3, 3], strides=[2, 2],
                                      name="maxpool4")        # fire5
        net = self._fire(net, 32, 128, "fire5")        # fire6
        net = self._fire(net, 48, 192, "fire6")        # fire7
        net = self._fire(net, 48, 192, "fire7")        # fire8
        net = self._fire(net, 64, 256, "fire8")        # maxpool8
        net = tf.layers.max_pooling2d(net, [3, 3], strides=[2, 2],
                                      name="maxpool8")        # fire9
        net = self._fire(net, 64, 256, "fire9")        # dropout
        net = tf.layers.dropout(net, 0.5, training=is_training)        # conv10
        net = tf.layers.conv2d(net, 1000, [1, 1], strides=[1, 1],
                               padding="SAME", activation=tf.nn.relu,
                               name="conv10")        # avgpool10
        net = tf.layers.average_pooling2d(net, [13, 13], strides=[1, 1],
                                         name="avgpool10")        # squeeze the axis
        net = tf.squeeze(net, axis=[1, 2])

        self.logits = net
        self.prediction = tf.nn.softmax(net)    def _fire(self, inputs, squeeze_depth, expand_depth,scope):
        with tf.variable_scope(scope):
            squeeze =tf.layers.conv2d(inputs, squeeze_depth, [1, 1],
                                       strides=[1, 1], padding="SAME",
                                       activation=tf.nn.relu, name="squeeze")            # squeeze
            expand_1x1 = tf.layers.conv2d(squeeze, expand_depth, [1, 1],
                                         strides=[1, 1], padding="SAME",
                                         activation=tf.nn.relu, name="expand_1x1")
            expand_3x3 =tf.layers.conv2d(squeeze, expand_depth, [3, 3],
                                          strides=[1, 1], padding="SAME",
                                         activation=tf.nn.relu, name="expand_3x3")
            return tf.concat([expand_1x1, expand_3x3], axis=3)

05

总结

本文简单介绍了移动端CNN模型SqueezeNet,其核心是采用模块的卷积组合,当然做了一些trick,更重要的其结合深度模型压缩技术,因此SqueezeNet算是结合了小模型的两个研究方向:结构优化和模型压缩。

06

参考资料

  1. SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size: https://arxiv.org/abs/1602.07360.
  2. Deep Compression: Compressing Deep Neural Networks with Pruning, Trained Quantization and Huffman Coding: https://arxiv.org/abs/1510.00149.
  3. EIE: Efficient inference engine on compressed deep neural network: https://arxiv.org/abs/1602.01528.

原文发布于微信公众号 - 机器学习算法全栈工程师(Jeemy110)

原文发表时间:2018-01-24

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏生信技能树

用R语言做逻辑回归

用R语言做逻辑回归 jmzeng(jmzeng1314@163.com) 回归的本质是建立一个模型用来预测,而逻辑回归的独特性在于,预测的结果是只能有两种,tr...

36810
来自专栏CreateAMind

通俗|令人拍案叫绝的Wasserstein GAN 及代码(WGAN两篇论文的中文详细介绍)

在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天,一篇新鲜出炉的arXiv论文Wassertein GAN 却在 Reddit 的 Machine Learni...

1154
来自专栏专知

【360人工智能研究院与NUS颜水成团队】HashGAN:基于注意力机制的深度对抗哈希模型提升跨模态检索效果

【导读】近日,中山大学、新加坡国立大学和奇虎360人工智能研究院团队提出了一种具有注意机制的对抗哈希网络(adversarial hashing network...

3705
来自专栏机器之心

教程 | 如何使用TensorFlow构建、训练和改进循环神经网络

选自SVDS 作者:Matthew Rubashkin、Matt Mollison 机器之心编译 参与:李泽南、吴攀 来自 Silicon Valley Dat...

2849
来自专栏新智元

【AAAI Oral】阿里提出新神经网络算法,压缩掉最后一个比特

【新智元导读】在利用深度网络解决问题的时候人们常常倾向于设计更为复杂的网络收集更多的数据以期获得更高的性能。但是,随之而来的是模型的复杂度急剧提升,参数越来越多...

3666
来自专栏大数据文摘

引入秘密武器强化学习,发掘GAN在NLP领域的潜力(附公开课)

1261
来自专栏数据派THU

送你6份最新开源代码!含NLP、ML、计算机视觉方向(附代码和论文)

来源:PaperWeekly 本文长度为636字,建议阅读3分钟 本文为你分享6份最新的开源代码,包括自然语言处理、计算机视觉和机器学习3个方面。 自然语言处理...

1935
来自专栏机器之心

深度 | 拓扑数据分析TDA,有望打破人工智能黑箱的神奇算法

35313
来自专栏机器之心

详解蒙特卡洛方法:这些数学你搞懂了吗?

之前我们讨论过马尔可夫决策过程(MDP,参阅 https://goo.gl/wVotRL)以及寻找最优的动作-价值函数

770
来自专栏ATYUN订阅号

探索生成式对抗网络GAN训练的技术:自注意力和光谱标准化

最近,生成模型引起了很多关注。其中很大以部分都来自生成式对抗网络(GAN)。GAN是一个框架,由Goodfellow等人发明,其中互相竞争的网络,生成器G和鉴别...

1252

扫码关注云+社区