有没有网络模型是动态变化的，每次用的时候都不一样？

欢迎大家来到《知识星球》专栏，这里是网络结构1000变小专题，今天给大家介绍一类网络结构，它是动态变化的，每一次使用的时候都不一样。

作者&编辑 | 言有三

1 训练时变化的网络结构

首先我们看第一种，即训练的时候拓扑结构发生动态变化的，最熟悉的是什么？Dropout和DropConnect对吧！

大家都知道的我们肯定是不会讲了，下面给大家讲一个非常优秀的研究。

有三AI知识星球-网络结构1000变

Stochastic Depth

多个独立研究表明实际上ResNet的有效深度没有想象中那么深，152层的网络有效深度也就是40多层左右，怎么去研究这个问题呢？

作者/编辑 言有三

stochastic depth对此做出了研究，它做的事情很简单，就是在训练的时候把残差网络的单元随机删减掉一些，测试时不变，所以网络训练的时候是一个比测试时更浅层的网络。

实验证明这不仅减小了训练时间，还提升了测试精度，实验结果如下：

从这两个图可以看出，加上随机删减后测试集的精度在CIFAR10和CIFAR100上都有所提升了。与基础ResNet结构相比，测试集的精度大于训练集，证明网络过拟合大大下降。下面SVHN的结果更加印证了这一点，稳稳地压倒普通ResNet网络。

另一方面再看右上图，1201层的网络的性能也很不错，不仅仅没有过拟合，而且相对于152层的ResNet性能还能够继续提升，这就相当不易了。

上面展示了实验结果，那为什么有效呢？作者给出了一点解释。即这样的网络梯度更大更有效，如下图第一个卷积层的对比：

随机删减网络的梯度始终比普通ResNet更大，而且学习率下降后更加明显。

[1] Huang G, Sun Y, Liu Z, et al. Deep networks with stochastic depth[C]//European conference on computer vision. Springer, Cham, 2016: 646-661.

Stochstic depth网络本质上可以看作是多个网络的集成，与Dropout等技术一样在训练时结构发生变化，能提高模型的表达能力。

2 测试时变化的网络结构

上面说了训练时发生变化的网络，那有没有测试时也发生动态变化的网络呢？

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BranchyNet

通常来说模型训练完之后结构就是固定的，测试时图片沿着固定的通路进行计算。然而测试样本本身有不同的难度，简单的样本只需要少量的计算量就可以完成任务，困难的样本则需要更多的计算量。BranchyNet就可以根据不同难度的图片，使用不同的计算通路，从而使计算更加高效。

作者/编辑 言有三

如上图所示，它在正常网络通道上包含了多个旁路分支，这样的思想是基于观察到随着网络的加深，表征能力越来越强，大部分简单的图片可以在较浅层时学习到足以识别的特征，如上图中的Exit 1通道。一些更难的样本需要进一步的学习，如上图中的Exit 2通道，而只有极少数样本需要整个网络，如Exit3通道。这样的思想可以实现精度和计算量的平衡，对于大部分样本，可以用更小的计算量完成任务。

那么如何判断是否可以提前结束呢？在提出该网络的论文中，作者采用分类信息熵，一旦该通道的分类信息熵低于某一个阈值，说明已经以很高的置信度获得了分类的结果，直到最终的通道。

在训练的时候，每一个通道都会对损失有贡献，越靠近浅层的网络权重越大。多通道的损失不仅增强了梯度信息，也在一定程度上实现了正则化。

将BranchyNet的设计思想用于LeNet，AlexNet，ResNet结构后，在维持性能的前提下，加速效果明显。

对于拥有N个分支的网络，需要的就是N-1个阈值，因为最后一个分支不需要阈值。

LeNet系列网络可以让超过90%的样本在第一个分支提前终止，AlexNet提前终止样本比例也超过一半，ResNet提前终止样本比例超过了40%。

[1] Teerapittayanon S, McDanel B, Kung H T. Branchynet: Fast inference via early exiting from deep neural networks[C]//2016 23rd International Conference on Pattern Recognition (ICPR). IEEE, 2016: 2464-2469.

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