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科技小数据深度学习——卷积神经网络中十大令人拍案叫绝的操作( 三 )


分组卷积能否对通道随机分组
在AlexNet的Group Convolution当中 ， 特征的通道被平均分到不同组里面 ， 最后再通过两个全连接层来融合特征 ， 这样一来 ， 就只能在最后时刻才融合不同组之间的特征 ， 对模型的泛化性是相当不利的 。 为了解决这个问题 ， ShuffleNet在每一次层叠这种Group conv层前 ， 都进行一次channel shuffle ， shuffle过的通道被分配到不同组当中 。 进行完一次group conv之后 ， 再一次channel shuffle ， 然后分到下一层组卷积当中 ， 以此循环 。
科技小数据深度学习——卷积神经网络中十大令人拍案叫绝的操作
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来自ShuffleNet论文
经过channel shuffle之后 ， Group conv输出的特征能考虑到更多通道 ， 输出的特征自然代表性就更高 。 另外 ， AlexNet的分组卷积 ， 实际上是标准卷积操作 ， 而在ShuffleNet里面的分组卷积操作是depthwise卷积 ， 因此结合了通道洗牌和分组depthwise卷积的ShuffleNet ， 能得到超少量的参数以及超越mobilenet、媲美AlexNet的准确率！
另外值得一提的是 ， 微软亚洲研究院MSRA最近也有类似的工作 ， 他们提出了一个IGC单元（Interleaved Group Convolution） ， 即通用卷积神经网络交错组卷积 ， 形式上类似进行了两次组卷积 ， Xception 模块可以看作交错组卷积的一个特例 ， 特别推荐看看这篇文章：王井东详解ICCV 2017入选论文：通用卷积神经网络交错组卷积 。
要注意的是 ， Group conv是一种channel分组的方式 ， Depthwise +Pointwise是卷积的方式 ， 只是ShuffleNet里面把两者应用起来了 。 因此Group conv和Depthwise +Pointwise并不能划等号 。
通道间的特征都是平等的吗
无论是在Inception、DenseNet或者ShuffleNet里面 ， 我们对所有通道产生的特征都是不分权重直接结合的 ， 那为什么要认为所有通道的特征对模型的作用就是相等的呢？ 这是一个好问题 ， 于是 ， ImageNet2017 冠军SEnet就出来了 。
科技小数据深度学习——卷积神经网络中十大令人拍案叫绝的操作
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SEnet 结构
一组特征在上一层被输出 ， 这时候分两条路线 ， 第一条直接通过 ， 第二条首先进行Squeeze操作（Global Average Pooling） ， 把每个通道2维的特征压缩成一个1维 ， 从而得到一个特征通道向量（每个数字代表对应通道的特征） 。 然后进行Excitation操作 ， 把这一列特征通道向量输入两个全连接层和sigmoid ， 建模出特征通道间的相关性 ， 得到的输出其实就是每个通道对应的权重 ， 把这些权重通过Scale乘法通道加权到原来的特征上（第一条路） ， 这样就完成了特征通道的权重分配 。
让卷积核看到更大范围的区域
标准的3×3卷积核只能看到对应区域3×3的大小 ， 但是为了能让卷积核看到更大的范围 ， dilated conv使其成为了可能 。 dilated conv原论文中的结构如图所示：
科技小数据深度学习——卷积神经网络中十大令人拍案叫绝的操作
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上图b可以理解为卷积核大小依然是3×3 ， 但是每个卷积点之间有1个空洞 ， 也就是在绿色7×7区域里面 ， 只有9个红色点位置作了卷积处理 ， 其余点权重为0 。 这样即使卷积核大小不变 ， 但它看到的区域变得更大了 。 详细解释可以看这个回答：如何理解空洞卷积（dilated convolution）？
卷积核形状一定是矩形吗？
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图来自微软亚洲研究院公众号
传统的卷积核一般都是长方形或正方形 ， 但MSRA提出了一个相当反直觉的见解 ， 认为卷积核的形状可以是变化的 ， 变形的卷积核能让它只看感兴趣的图像区域， 这样识别出来的特征更佳 。


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