探讨基于分解训练方法的神经网络设计

作者：禅与计算机程序设计艺术

1.简介

在深度学习的最新研究进展中，许多模型采用了分解训练（Decompositional Training）的方法，将复杂的网络结构分解成多个子网络，并独立训练这些子网络来解决不同任务。例如，一个ResNet网络可以分解为多个残差单元组成的子网络，每个残差单元又可分解为多个卷积层、BN层和激活函数组成的子网络。因此，当对某个任务进行微调时，只需微调其中某些子网络的参数而非整个网络，从而减少计算量和参数量，提升性能。本文将探讨基于分解训练方法的神经网络设计。

2.神经网络结构设计及基础知识

2.1 什么是分解训练？

分解训练（Decompositional Training）是一种机器学习的策略，通过将神经网络的结构分解成多个小型子网络，每个子网络都可以单独地训练而不需要整体参与训练，从而提升模型的泛化能力。以深度残差网络（ResNet）为例，ResNet的全连接层可以分解为多个子网络，其中每个子网络只保留一个路径，即前向传播。这样可以降低网络的过拟合风险并加速训练速度。

2.2 ResNet

2.2.1 残差块

残差块是由多个卷积层、BN层和激活函数组成的子网络。ResNet网络中的残差块可简化为以下形式：
其中，输入x经过卷积层和BN层后得到特征图F；然后再通过ReLU激活函数得到输出y。残差块的实现方式如下所示：