2 AI论文笔记–Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision

原文地址：https://arxiv.org/abs/1512.00567

还不错的笔记：

1、InceptionV1-V4演进：https://blog.csdn.net/qq_30815237/article/details/89046890

2、别人的笔记https://blog.csdn.net/qq_39109729/article/details/109117613
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该文章主要了解：

• 作者在Inception v1模块的基础上，对原本Inception模块内部进行的优化调整，提出了新的2种分解卷积核的方法，并提出新的Incepiton模块；
  • 其一，5X5的卷积分解为（3X3卷积核+3X3卷积核），且感受野都是5X5，如下图；
  • 其二，将3X3卷积分解为（1X3卷积核+3X1卷积核）两个不对称卷积（空间可分离卷积），如下图；
    
• 模型设计的通用设计原则（后面有详细讲到）
  • 原则一： 要避免过度的降维和压缩特征导致representational bottlenecks(特征表示的瓶颈)，特别是在网络的浅层；
  • 原则二： 见下面详细讲解；
  • 原则三： 利用1X1卷积进行空间信息的聚合（Spatial aggregation，文中主要指大卷积核卷积）不会对模型的表征造成大的影响；
  • 原则四： 设计网络的时候要考虑网络的深度（卷积层的层数）和宽度（每一层卷积核的个数）的均衡，才能最大化提高模型的性能；若要提升深度和宽度，应该让它们一起提升（increase in parallel）。

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以下是论文的部分讲解

文章结构：

Abstract

1 Introduction （前言）

2 General Design Principles （通用设计原则）

3 Factorizing Convolutions with Large Filter Size （分解大卷积核的卷积）

​ 3.1 Factorization into smaller convolutions （将5x5卷积分解为两个3x3卷积）

​ 3.2 Spatial Factorization into Asymmetric Convolutions

4 Utility of Auxiliary Classifiers （辅助分类器的作用）

5 Efficient Grid Size Reduction （高效下采样技巧）

6 Inception-v2

7 Model Regularization via Label Smoothing

8 Training Methodology

9 Performance on Lower Resolution Input

10 Experimental Results and Comparisons

11 Conclusions

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Abstract

• 卷积神经网络在计算机视觉领域大放异彩
• 在加宽和加深网络的同时，我们要考虑计算的效率
• 探索了可分离卷积和正则化去提高计算效率

1 Introduction

• CNN在计算机试卷的成功应用促进了高性能CNN模块本身的研究；

• 需考虑计算效率，部署于嵌入式设备；

• 复杂的Inception架构会使改变网络结构变得困难，Inception模块不能单纯地进行堆叠，当堆叠太多层时，性能不会提升。

• 这篇论文中，先会介绍模型地通用设计原则和一些优化的思想，然后再探索新的Inception结构

2 General Design Principles！！！！！！

• 原则一： 要避免过度的降维和压缩特征导致representational bottlenecks(特征表示的瓶颈)，特别是在网络的浅层。

  • 做法：文中指的representation size（即可理解为feature map的长宽大小）在网络前向传播中要随着网络层的加深而逐渐地减小。
  • 原因：从理论上来说，降维会导致各通道间的相关性信息（如相关的稀疏特征）丢失，仅反映了致密的嵌入信息。（致密和稀疏是相对的） 如输入一只猫的图像，有猫脸特征、猫尾巴特征、猫胡子、猫耳朵、人脸特征是5种稀疏的特征，进行压缩即特征融合后，可能变为2种或3种致密的特征信息。
  • 思考：为何特别是网络的浅层？ 因为在网络的浅层丢失的原图信息还不是很多，仍然保留信息的稀疏性。如果在浅层就进行过度地压缩和降维，会对后面提取特征等工作是有负面影响的。

• 原则二（较难理解）：

  • 原文：Higher dimensional representations are easier to process locally within a network. Increasing the activations per tile in a convolutional network allows for more disentangled features. The resulting networks will train faster.
  • 实际上指的是，在最后分类层之前，用该模块扩展特征维度，生成高维稀疏特征；即增加特征的维度，能够加快训练速度，更容易收敛。（特征越多，收敛越快；相互独立的特征越多，输入的信息分解就越彻底）
  • 结合原本Figure 7 进行理解：

• 原则三： 在低维特征中进行空间信息的聚合（Spatial aggregation，文中主要指大卷积核卷积）不会对模型的表征造成大的影响；

  • 文中举例： 在3x3和5x5大卷积核卷积之前使用1x1的卷积核进行降维，实际上是对1*1卷积的使用进行了说明，并不会太影响representation；
  • 作者推断： 邻边单元的强相关性在降维过程中信息损失很少，所以在3x3和5x5卷积之前用1x1卷积进行降维是可行的；
  • 举例： 每一层输出的feature map上每一个相邻的像素，它们的感受野是相邻且有一部分是重合的，即它们高度相关；若将它们进行1x1卷积后，特征信息是可以得到保证，因为1x1卷积后的feature map是能够实现跨通道的信息交融。

• 原则四： 设计网络的时候要考虑网络的深度（卷积层的层数）和宽度（每一层卷积核的个数）的均衡，才能最大化提高模型的性能；若要提升深度和宽度，应该让它们一起提升（increase in parallel）；

3 Factorizing Convolutions with Large Filter Size （分解大卷积核的卷积）

• 主要讲解优化Inception内部结构具体内容

  • 5x5的卷积可用2个3x3的卷积可以代替，它们的感受野都为5x5；
  • 将3x3卷积可分解为1x3和3x1两个不对称卷积（空间可分离卷积）；

• 同时指出n x n的卷积核可以用（1x n 卷积核+ n x 1卷积核）代替，但是这种不对称的卷积分解在网络前期效果并不好，在feature map大小为12-20的比较合适。

4 Efficient Grid Size Reduction（高效的下采样技巧）

• 一般情况下，降维有如图两种方式，但都有比较大的缺点：
  • 方法一：先对feature map池化会导致表征瓶颈，信息量丢失很多；（池化->卷积）
  • 方法二：信息保留下了，但计算量比较大； （卷积->池化）
  • 计算量比较：同时以(d x d grid with 2filters, arrive at d/2 x d/2 with 2 filters )为例，如下图：
  • 
• 文中建议的方法： 并行执行（卷积C+池化P），再进行feature map的堆叠
  
  TIPS:
• 为何5X5卷积用3X3+3X3卷积核后，感受野仍然是5X5?

  关于感受野，不错的文章链接如下：
  https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80958716