深度卷积神经网络CNN中shortcut的使用

导语

shortcut(或shortpath，中文“直连”或“捷径”)是CNN模型发展中出现的一种非常有效的结构，本文将从Highway networks到ResNet再到DenseNet概述shortcut的发展。

前言       

       自2012年Alex Krizhevsky利用深度卷积神经网络（CNN）（AlexNet [1]）取得ImageNet比赛冠军起，CNN在计算机视觉方面的应用引起了大家广泛地讨论与研究，也涌现了一大批优秀的CNN模型。研究人员发现，网络的深度对CNN的效果影响非常大，但是单纯地增加网络深度并不能简单地提高网络的效果，由于梯度发散，反而可能损害模型的效果。而shortcut的引入就是解决这个问题的妙招。本文主要就模型发展中的shortcut展开讨论。欢迎大家多多批评指正。

一、Highway networks

       Highway [2] 是较早将shortcut的思想引入深度模型中一种方法，目的就是为了解决深度网络中梯度发散，难以训练的问题。我们知道，对于最初的CNN模型（称为“plain networks”，并不特指某个模型框架），只有相邻两层之间存在连接，如图1所示（做的图比较丑，请多担待），x、y是相邻两层，通过W_H连接，通过将多个这样的层前后串接起来就形成了深度网络。相邻层之间的关系如下，

其中H表示网络中的变换。

       为了解决深度网络的梯度发散问题，Highway在两层之间增加了（带权的）shortcut（原文中并没有使用这个名词，为统一起见，采用术语shortcut）。两层之间的结构如图2所示，

x，y的关系如下式，

其中设置C=1-T，可以将上式改写为，

       作者将T称为“transform gate”，将C称为“carry gate”。输入层x是通过C的加权连接到输出层y。通过这种连接方式的改进，缓解了深度网络中的梯度发散问题。Highway networks与plain networks的训练误差对比如图3所示。可以看到对于plain networks，随着层数的增加，训练误差在逐步扩大，而对于highway networks，训练误差比较稳定，显著低于plain networks的误差，尤其是在层数非常深的时候。

算法在CIFAR数据集上的分类结果如图4所示。

       尽管在实验结果上，highway networks并没有比之前的一些模型取得显著地提升，但是它的这种思想对后面的模型改进影响非常大。

二、ResNet

       ResNet [3]的动机依然是解决深度模型中的退化问题：层数越深，梯度越容易发散，误差越大，难以训练。理论上，模型层数越深，误差应该越小才对，因为我们总可以根据浅层模型的解构造出深层模型的解（将深层模型与浅层模型对应的层赋值为浅层模型的权重，将后面的层取为恒等映射），使得这个深层模型的误差不大于浅层模型的误差。但是实际上，深度模型的误差要比浅层模型的误差要大，在CIFAR-10上面的训练和测试误差如图5所示。

       作者认为产生这种现象的原因是深度模型难以优化，难以收敛到较优的解，并假设相比于直接优化最初的plain networks的模型F(x)=y，残差F(x)=y-x更容易优化。对于plain networks的模型，形式化地表示为图6（本质上与图1的结构类似，采用图6主要是为了与论文中的描述一致），F就是要优化的目标F(x)=y。

而对于ResNet，形式化地表示为图7，优化的目标F为F(x)=y-x，即为残差。

       需要注意的是，变换F可以是很多层，也就是说shortcut不一定只跨越1层。并且实际中，由于shortcut只跨越单层没有优势，ResNet中是跨越了2层或3层，如图8所示。ResNet-34中，采用图8左侧的shortcut跨越方式；ResNet-50/101/152采用图8右侧的shortcut跨越方式。

ResNet-34与其他两种模型的对比如图9所示。

       经过改进之后，ResNet与plain networks在ImageNet上的训练误差对比如图10。对于plain networks，34层的模型误差要比18层的误差大，而对于ResNet，34层的模型误差要小于18层的误差。

在ImageNet和CIFAR-10上面的结果对比如图11所示。

对比highway networks和ResNet，可以看到ResNet的改进主要在以下方面，

1，将highway networks的T和C都设为1，降低模型的自由度（深度模型中，自由度越大未必越好。自由度越大，训练会比较困难）。

2，shortcut不仅限于跨越1层，而可以跨越2层或3层。

三、DenseNet

       DenseNet [4]的初衷依然是为了解决深度模型的退化问题——梯度发散，借鉴highway networks和ResNet的思路，DenseNet将shortcut用到了“极致”——每两层之间都添加shortcut，L层的网络共有L*(L-1)/2个shortcut（这样会不会太简单粗暴了？模型会不会太大？参数会不会太多？计算会不会太慢？放心，作者当然不会直接这么做）。通过shortcut可以直接将浅层的信息传递到深层，一方面可以解决退化问题，另一方面也可以看作是特征重用（feature reuse）。

       首先来回顾一下highway networks和ResNet的连接单元，为了与文中表达式保持一致，又做了几幅丑图，见谅。对于plain networks，相邻两层之间有，

连接单元如图12所示，

对于ResNet，相邻两层之间有，

连接单元如图13所示，

而对于DenseNet，则有，

连接单元如图14所示，每层的输出结果都会通过shortcut连接到后面的层。

       如果真的每层的输出都稠密地连接到后面的所有层，那么模型将变得非常“宽”，计算将会很慢。因此，作者采用的是“局部”稠密连接，如图15所示，每个block里面才进行稠密连接。每个block里面的连接方式如图16所示，前面层的输出通过shortcut直接连接到block中后面的其他层。block之间通过transition层连接。

       对于一个包括t层的block，假设每层输出k个feature map（或通道），则第i（1 ≤i≤ t）层的输入feature map数为k*(i-1)+k0，其中k0为block的输入的通道数。将层分block只是限制了i的大小，如果每层的输出数k比较大的话，计算仍然很慢，因此作者也对k进行了限制，文中k称为growth rate。此外为了将模型进一步压缩，作者还采用了bottleneck layer和对transition的输出进行压缩（DenseNet-BC）。

       在ImageNet任务上，不同层数的DenseNet的架构如图17所示，

相比ResNet，DenseNet的参数更少（主要是因为feature map少），计算更快。对比如图18所示，

       DenseNet在CIFAR和SVHN数据集上的误差对比如图19所示，可以看出，DenseNet在模型大小和算法精度上都具有非常大的优势。从实用角度来讲，DenseNet获得CVPR2017 best paper也不足为奇。

       对比highway networks和ResNet，可以看到DenseNet的改进主要在shortcut的使用上，将网络层进行稠密连接，shortcut可以跨越很多层并可以同时存在，通过将网络分为block和限制每层的输出通道数来减少参数和降低计算复杂度。

总结

       为了解决深度模型中的梯度发散问题，很多技术方法被提了出来，shortcut是其中一种非常有效的方法。本文主要概述了shortcut使用的一些历程，希望通过本文能给其他技术方法的改进带来一丝启发。不足之处还请多多指正。谢谢！

参考文献：

1 ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks.

2 Training Very Deep Networks.

3 Deep Residual Learning for Image Recognition.

4 Densely Connected Convolutional Networks.

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