深度学习论文精读（6）：WRN

深度学习论文精读（6）：WRN

论文地址：Wide Residual Networks

参考博文1：https://blog.csdn.net/app_12062011/article/details/64125729

参考博文2：https://zhuanlan.zhihu.com/p/47235521

作者源码地址：https://github.com/szagoruyko/wide-residual-networks

1 总体介绍

• ResNet的提出，使得当时深度学习的发展方向：拓展深度，达到了一个巅峰。
• 但在ResNet的论文中也有提到，超过1000层后，ResNet的效果也达到了边际，甚至反而下降。同时需要的训练时间也过久。
• 本文作者尝试对ResNet Blocks的结构进行一个全面的实验，以探究ResNet的宽度与深度对整体网络效果的影响。（具体的探究包括卷积块结构，卷积层深度，卷积层宽度等。）
• 实验表明，对ResNet来说，增加宽度比增加深度给网络带来的提升要更有效。
• 在BN的论文中，作者提到，对有BN的网络添加Dropout通常性能反而会下降。然而作者在每一个bottleneck的两个conv层之间加上一个Dropout，却能得到稳定的提升。这一点的原因则是由于Dropout在网络测试时，神经元会产生variance shift导致的。在Understanding the Disharmony between Dropout and Batch Normalization by Variance Shift中，得到了充分的讨论。

2 Wide residual networks

• 将后激活CONV改成了预激活。( $\rm conv-BN-ReLU\rightarrow BN-ReLU-conv$)

• 文中各种不同的residual block的构造

  • 因为实验是增加宽度，而bottleneck的目的是减小宽度以减小计算量，与目的不符，故舍弃。

本质上，提升residual boocks的representational(表达能力)，有以下三种方式：

• 在每个block内部增加更多的CONV层。
• 增宽CONV层，即增加kernel的数量，拓展特征维度。
• 增大kernel size的大小。(因为3x3的kernel在许多研究中已被证明极其有效，因此不对该问题继续进行尝试。)

下图为标准的WRN结构：

• 降维操作 在conv3和conv4的第一层。使用的CONV结构为2.1节中的 $B(3,3)$。

2.1 Type of convlutions in residual block

以 $B(M)$来表示Residual block，其中M表示block里所含conv层的kernel size list；比如 $B(3,1)$表示Block里先后包含两个分别为3x3与1x1大小的Conv层。作者不考虑bottleneck模块的使用，因此block里面所有的conv层有着相同的OC(output channels)输出。以下为实验中所考虑的几种block结构。

• $B(3;3)$ - original «basic» block
• $B(3;1;3) $- with one extra 1×1 layer
• $B(1;3;1)$ - with the same dimensionality of all convolutions, «straightened» bottleneck
• $B(1;3)$ - the network has alternating 1×1 - 3×3 convolutions everywhere
• $B(3;1)$ - similar idea to the previous block
• $B(3;1;1)$ - Network-in-Network style block

下图为以上各个结构最终能够获得的分类结果比较（注意在实验时作者为保证训练所用参数相同，因此不同类型block构成的网络的深度会有不同）。可见 $B(3,3)$能取得最好的结果，这也证明了常用Residual block的有效性。 $B(3,1,3)$与 $B(3,1)$性能略差，但速度却更快。接下来的实验中，作者保持了使用 $B(3,3)$这种Residual block结构。

2.2 Number of convolutional layers per residual block

以 $l$ 表示单个Residual block里面conv层的数目，以 $d$ 表示整体网络所具有的residual blocks的数目。通过保持整体训练所用参数不变，作者研究、分析了residual block内conv层数目不同所带来的性能结果差异。结果可见下图，从中我们能够看出residual block里面包含2个conv层可带来最优的分类结果性能。

2.3 Width of residual blocks

以 $k$来表示Residual block的宽度因子，并以 $k=1$作为原始resnet网络中的宽度。通过增加 $k$来加宽residual blocks，并保持整体可训练参数数目不变，作者进行了广泛的实验。结果表明加大Resnet的宽度可带来比加大其深度更大的边际性能提升。具体结果可见下图。

其中，由于加宽residual blocks相比与增长ResNet深度增加的参数和计算量是二次的。因此，为了把握计算量与准确率之间的平衡，需要找到一个最优的 $k$与 $d$之间的比例。其中 $d=28, k=10$是最理想的比例。

2.4 Dropout in residual blocks

一味加宽Residual block势必会带来训练参数的激增，为了避免模型陷入过拟合的陷阱，作者试着在Residual block中引入了dropout。另外作者实验表明将Dropout加入在conv层之后比加入在identity mapping连接上可带来更好的效果。因此这里引入的Dropout被放在了Conv出来后的ReLu之后。下图中的结果反映出了Dropout带来的性能提升。

3 Experimental results

下图反映了与传统的细高Resnet相比，矮胖WRN可具有更好的精度，并且在训练的全程中保持着对Resnet的碾压态势。

下图则反映了WRN中所使用的大Tensor计算更有益于GPU计算能力的发挥。

4 总结

• 证明了在ResNet中，扩展宽度相比拓展深度拥有着更优秀的提升效果，也更适合于GPU内计算。
• 证明了ResNet出色的表现能力更主要在于Residual block，而不是深度。

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单词整理：

• diminish 减少
• conduct 进行
• detail 详细，细节
• utilize 利用
• substitute 替代
• quadratic 二次
• parallel 平行
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