轻量级神经网络——shuffleNet2

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shuffleNet2

  通过对shuffleNet1的讲解，相信大家已经对分组卷积和通道重排有了清晰的认识。那么shuffleNet2相较于shuffleNet1有什么不同之处呢？下面就让我们一起来学习学习✈✈✈

  在shuffleNet2论文开始，文章就指出了一个观点：使用广泛使用的FLOPs来度量一个网络的运算量是不全面的，也通过实验表明即使具有相同的FLOPs,也会有不同的速度，如下图所示。【图中横坐标表示FLPOs的大小，纵坐标表示速度】

  使用间接测量网络速度的FLOPs不准确，是因为还有别的因素影响着网络的速度。下图展示了在网络整个运行时间被分解为不同的部分。我们注意到FLOPs度量只考虑了卷积部分。虽然这部分操作耗费的时间最多，但其他操作包括数据I/O、数据转移和元素操作(AddTensor、ReLU等)也会占用大量的时间。因此，FLOPs对实际运行时的估计不够精确。

  基于这一观察，论文从几个不同的方面对运行时(或速度)进行了详细的分析，并得出了高效的网络架构设计的4个实用指南。

 

G1：输入输出通道数相同，MAC最小✨✨✨

  MAC为内存访问量，不会计算的请移步神经网络参数量、计算量（FLOPS）、内存访问量（AMC）计算详解。由于现代网络通常采用深度可分离卷积，1x1的逐点卷积占了很大一部分的运算量。论文中以1x1的卷积核为例，假设输入通道数量为C₁,输出通道数量为C₂,特征图大小为hxw，则1x1的卷积的FLOPs=hwC₁C₂。我们还可以通过不等式进行相关推导，如下图：当C₁=C₂时，MAC取最小值。

  论文中不仅给出了证明，同时也做了一系列的对照实验来证明，下表为不同输入输出通道比（C₁:C₂）下GPU和CPU下网络的处理速度，可以发现当C₁=C₂时，网络处理的速度最快。【注意：这里要控制FLOPs不变，因此不仅调节C₁、C₂的比例，还会将他们的通道数进行一定的改变以达到FLOPs不变】

 

G2：分组数过大的分组卷积会增加MAC✨✨✨

​  首先需要知道分组卷积的计算量和参数量都是普通卷积的$\frac{1}{g}$（假设分组的组数为g）。接下来我们仍然可以做一些算术推导证明结论。由下图可知，MAC和分组数成正相关，即分组卷积的分组数越大，MAC越大。

  同样的，论文中对这部分也做了一系列的对照实验，下表为不同分组g下GPU和CPU下网络的处理速度,可以发现分组数越大，网络的处理速度越慢。【注意：同样需要保持FLOPs不变，这里也是通过改变通道数c来调节FLOPs的，后面的所有对照实验都是保持FLOPs不变的】

 

G3：碎片化操作对并行加速不友好

  这部分没有公式上的推导，作者认为碎片化的结构虽然有利于提高精度，但可能会降低效率，因为它不利于GPU等有强大并行计算机能力的设备，还引入了额外的开销。这一结构论文中通过实验也进一步得到证明，可以发现，下图中随着分支的增加，网络速度再GPU这种并行能力强的硬件上速度大幅减少，在CPU上相对降低较少。

  下图为上表中几种结构的图示。

 

G4：逐元素操作带来的内存和耗时不可忽略✨✨✨

  逐元素的操作在作者看来对耗时的影响也是不可忽略的，逐元素的操作包括Relu、Add等等。这部分同样没有理论上的证明，作者做了一系列的对照实验来进行说明。下表展现了是否有Relu和short-cut对网络速度的影响，结果显示没有Relu和short-cut时网络速度更快。

 

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shuffleNet2 unit✨✨✨

  基于上述的四个准则和实验验证，得出一个高效的网络结构应该：

1. 使用“平衡卷积”，即输入输出的通道数应相等

2. 意识到使用分组卷积的代价

3. 降低网络的碎片化程度

4. 减少逐元素操作

  有了这些准则，shuffleNet网络结构就被巧妙的设计出来了，如下图所示：

(a)、(b)为shuffleNet1;(c)、(d)为shuffleNet2   

 

  在上一篇文章中，已经分析过shuffleNet1的结构，即（a）、（b）。这里着重来看看shuffleNet2的基础单元和下采样单元。先来看（c）,首先是Channel Split操作，将含c个通道的输入特征图一分为二，一部分含c^'个通道，则另一部分还c-c^'个通道（论文中是这样表述的，通常是将输入通道数平均分成两份）。左侧分支是一个恒等映射，右侧分支是三个卷积操作，最终将两部分Concat在一起。【注意：这里使用的是Concat，不是Add,因此没有了逐元素操作带来的耗时，满足G4；俩部分Concat结合在一起时，输入输出的通道数是一致的，满足G1】再来看右侧的三个卷积，注意这时没有采用shuffleNet1提出的分组卷积，而是仅仅使用1x1卷积，没有使用分组卷积自然不要channel shuffle，3x3的DWConv没有进行改变。【注意：这里的三次卷积同样会满足输入输出的通道数相等，满足G1;没有使用分组卷积满足G2】最后就是Concat后又进行了一次Channel shuffle。【注意：这里虽然没有使用分组卷积，但Split操作又实现了类似分组的功能，十分巧妙！！！】

  至于（d）是shuffleNet2的下采样模块，和（c）是非常类似的。主要的改变是将DWConv的步长s调整为2，并删除了channel Split的操作。这样做的目的就是要下采样，使特征图尺寸减半，通道数翻倍。

  可能细心的读者发现上文我们没有谈及准则G3，因为我感觉仅从G3来说，shuffleNet2的结构和shuffleNet1结构在整体上还是很像的，没有什么多余分支。而且我们也不能过度的追求G3,这样会使网络过度简单，虽然速度快，但却牺牲了准确度。论文中就拿MobileNetv1举例进行了论证。

 

shuffleNet2的网络结构和效果

  这个网络结构每一步的变化也非常的好分析（0.5x，1x这些是宽度超参数），这里不再赘述，不明白的可以参考我之前的博客【文中会对网络变化后特征图的尺寸改变有详细分析】。

 

  下面再来看看shuffleNet2的模型效果【表中速度方面基本都是MobileNetv1比较快，但其准确率较低，原因已经再上一节中说明】

 

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