深度学习算法优化系列十 | 二值神经网络(Binary Neural Network，BNN)

前言

昨天介绍的BinaryConnect提出将浮点权重量化到1bit，提出了完整的量化权重训练/测试流程，并且从带噪声权重的角度来解释了量化权重。但这种方法还有一个缺点，即并没有对激活函数进行量化，所以Bengio大神在2016年发表了这篇Binary Neural Network，论文原文和代码链接见附录。

BNN算法

二值化的方法

二值化方法主要有两种，确定式二值化和随机式二值化。二值化将float类型权重转换为两个值，一个非常简单直接的二值化操作基于符号函数：

其中是二值化权重，是实值权重。这是一个确定式的二值化操作，另外一种方案是随机二值化，即以一定的概率更新值：

其中

第二种方法比第一种方法更合理，但在实现时，每次生成随机数会非常耗时，所以一般使用第一种方法。

梯度计算和累加

虽然BNN的参数和激活值被二值化了，但因为下面两个原因，导致梯度不得不用较高精度的实数而不是二值进行存储，原因如下：

• 梯度的量级很小。
• 梯度具有累加效果，即梯度都带有一定的噪音，而噪音一般认为是服从正态分布的，所以，多次累加梯度才能把噪音平均消耗掉。

另一方面，二值化相当于给权重和激活值添加了噪声，而这样的噪声具有正则化的作用，可以防止模型过拟合。因此，二值化可以被看作是Dropout的一种变形，Dropout一般是将激活值变成0，从而造成一定的稀疏性，而二值化则是将激活值变成1或者-1。

离散化梯度传播

直接对确定式的二值化函数求导的话，那么求导之后的值都是0。因此，只能采用一种折中的方法，将sign(x)进行松弛。这样函数就可以求导了。公式如下：

然后，假设损失函数为，二值化操作函数如下：

如果对的导数已经得到了，那么对的求导公式计算如下：

后面的就是Htanh函数。

在具体使用时，对于隐藏层单元，直接使用使用确定式二值化函数得到二值化的激活值。然后，对于权重，在进行参数更新时要时刻将超出[-1,1]的部分裁掉，即权重参数始终是[-1,1]之间的实数。最后，在使用参数时，要将参数二值化。

BNN的训练

前面已经解决了求导问题，二值化模型就可以直接训练了，具体过程如Algorithm1，这里用了BN层。

可以看到整个流程就是前向传播，反向传播，参数更新。

Shift Based Batch Normalization

Batch Normalization，简称BN，即批量归一化。所谓的BN是指在数据经过一层进入下一层之前，需要对数据进行归一化，使之均值为0，方差为1。这样可以使得各层的参数量级上没有太大的差别。BN有三个优点：

• 加速训练。
• 减小权重的值的尺度的影响。
• 归一化带来的噪声也有模型正则化的作用。

我们来看一下BN的计算公式：

可以发现BN在训练时存在大量的矩阵乘法，导致训练比较长。因为二值化这一特点，所以这里可以对BN进行优化，我们可以在不使用乘法的情况下近似计算BN，这即是Shift Based Batch Normalization，如Algorithm2所示：

Shift Based BN

Shift Based AdaMax

同样也是为了加速二值网络的训练，改进了AdaMax优化器。具体算法如Algorithm3所示。

Shift Based AdaMax

First Layer

虽然所有层的激活值和参数都是二值的，但第一层（输入层）的值是连续的，因为是原始图片。如果要整个网络都是二值化的，只需要对输入层做一个变换即可。一般使用8位的值来表示一个像素，输入可以表达为一个的张量，而权重参数可以表达为的全向量。因此，第一层的计算操作如下：

这个函数就把像素值还原回来了，表示每个数的第位。

综上，最后BNN的计算过程如Algorithm5所示。

BNN的前向计算

测试推理阶段

如何前向推理，大致可以分为以下几种方法：

• 使用二值化weight。
• 使用浮点数weight。
• 从浮点权重和随机二值化可以采样出很多二值网络，将它们的预测输出平均一下作为输出。

这篇论文使用了第3种方法，训练过程中用随机二值权重，测试时用浮点权重可以提升性能，证明了论文前面认为的带噪声的权重具有一定的正则性。

实验结果

在MNIST,CIFAR-10,SVHN上使用前向推理介绍的方法3进行测试的结果

性能分析

论文提到训练时间可以减少60%，但具体怎么计算暂时不清楚，后面了解下源码再说，暂时就理解为计时函数然后比较吧。从下面Table2和Table3的测试结果来看内存访问的耗时比计算耗时要多，相对于32bit的DNN，BNN的内存需求量为原来的1/32，使得能源使用可以减少31/32。

此外，在BNN中，所有的计算都变成了位运算，一个32bit的乘法需要损耗200单位(FPGA上)的能量，而一个位操作只损耗1个单位的能量。这在嵌入式设备上式具有非常大优势的。

能力损耗对比

总结

这篇论文是在BinaryConnect的基础上，同时将权重和激活值量化到1bit，不仅从实验角度证明了量化算法的可行，还分析针对低bit如何进行更有效的计算，整理出了同时量化权重和激活值到1bit的算法流程，且针对内部的硬件计算，给出了具体实现，例如Shift-based Batch Normalization、XNOR-Count，最终训练能减少60%的时间，32倍的存储空间。最近是先读一下理论，后面我会去做Pytorch的代码解析，自己动手训练测试二值网络，请持续关注吧。

思考

可以看到BNN在MNIST,CIFAR10,SVHN上实现了和普通DNN类似的精度，那么BNN能否在更复杂的数据集如ImageNet上也实现和DNN类似的精度并保持效果上的优势呢？另外一点是从论文的BNN需要小的学习率，并且收敛速度比DNN慢很多，这也是一个值得探索的问题。。收敛慢的问题可以从Figure1看出。

可以看到BNN收敛慢很多

附录

• 论文原文：https://arxiv.org/pdf/1602.02830.pdf
• 代码：https://github.com/itayhubara/BinaryNet

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