前言¶

这是卷积的第十二篇文章，主要为大家介绍一下DenseNet，值得一提的是DenseNet的作者也是上一篇卷积神经网络学习路线（十一）| Stochastic Depth（随机深度网络）论文的作者，即清华的黄高。相比于里程碑式创新的ResNet来讲，DenseNet的作用或许用既往开来来形容是最合适不过了。论文原文地址见附录。

介绍¶

论文先讲到了先前的网络因为使用了shortcut连接，网络已经变得越来越深了。接着引入了论文要介绍的DenseNet，正是利用了shortcut连接的思想，每一层都将前面所有层的特征图作为输入，最后使用concatenate来聚合信息。实验显示，DenseNet减轻了梯度消失问题，增大了特征重用，大大减少了参数量。

Figure 1是DenseNet的一个组件（dense block），整个网络是由多个这种组件堆叠出来的。可以看到DenseNet使用了concatenate来聚合不同的特征图，类似于ResNet残差的思想，提高了网络的信息和梯度流动，使得网络更加容易训练。

在这里插入图片描述

Figure 2展示了使用3个dense block搭建出来的DenseNet网络：

在这里插入图片描述

实现方法¶

对于一个卷积神经网络，假设输入图像 $x_0$ 。该网络包含L层，每一层都实现了一个非线性变换 $H_i(.)$ ，其中 $i$ 表示第 $i$ 层。 $H_i(.)$ 可以是一个组合操作，如BN, ReLU, Conv，将第 $i$ 层的输出记作 $x_i$ 。

稠密连接¶

为了进一步改善网络层之间的信息交流流，论文提出了不同的连接模式：即引入从任何层到所有后续层的直接连接。结果，第 $i$ 层得到了之前所有层的特征映射 $x_0,x_1,...,x_{i-1}$ 作为输入： $x_i=H_i([x_0,x_1,...,x_{i-1}])$ ，其中 $[x_0,x_1,...,x_{i-1}]$ 表示特征映射的级联。

复合函数¶

定义 $H_i(.)$ 为三个连续操作的组合，即： $BN+ReLU+Conv。$

池化层¶

DenseNet使用了 $2\times 2$ 的平均池化做特征下采样。

增长率¶

当每个 $H_i$ 都产生 $k$ 个特征映射时，它表示第 $i$ 层有 $k_0+k*(i-1)$ 个输入特征， $k_0$ 表示输入层的通道数。DenseNet与已存在架构不同之处在于DenseNet可以有很窄的层，例如: $k = 12$ 。其中参数 $k$ 称为网络的增长率。下表展示了不同深度的DenseNet网络结构，其中 $k=32$ ：

在这里插入图片描述

为什么DenseNet结构有效？¶

对此的一种解释是DenseNet中的每个层都可以访问对应块中所有前面的特征映射，因此可以访问网络的“集体知识”。我们可以将特征映射看作网络的全局状态。每个层将自己的 $k$ 个特征映射添加到这个状态。增长速度控制着每一层新信息对全局状态的贡献。全局状态一旦写入，就可以从网络中的任何地方访问，并且与传统网络体系不同，不需要逐层复制它。

瓶颈层¶

虽然每一层只产生 $k$ 个输出特征映射，但它通道具有更多的输入。有文章指出，在每个 $3\times 3$ 卷积之前可以引入 $1\times 1$ 卷积层作为瓶颈层，以减少输入特征映射的数量，从而提高计算效率。实验发现这种设计对于DenseNet特别有效，并将具有瓶颈层的网络称为DenseNet-B，即具有BN-ReLU-Conv(1×1)-BN-ReLU-Conv(3×3)组件的的 $H_i$ 。

压缩¶

为了进一步提高模型的紧凑性，可以减少过度层上的特征映射的数量。如果一个dense block包含m个特征映射，可以让其紧跟着的变化层生成 $\theta \times m$ 个输出特征映射，其中 $0<\theta<=1$ 作为压缩因子。当 $\theta=1$ 时，跨转换层的特征映射的数量保持不变。

实验¶

通过Table 2可以看出DenseNet在准确率和参数量上取得了较好的平衡，精度上全面超越ResNet网络。

在这里插入图片描述

Figure 3对比了ResNet和DenseNet参数量和FLOPS是如何影响测试错误率的，可以看出相同准确率时DenseNet 的参数更少，推理时的计算量也更小。

在这里插入图片描述

从Figure 4可以看出，在相同性能下DenseNet的参数量是ResNet的三分之一；1001层的pre-activation ResNet（参数为10M）的性能和100层的DenseNet （参数为0.8M）相当。说明DenseNet的参数利用效率更高。

在这里插入图片描述

结论¶

这篇论文论文提出了一个新的网络结构DenseNet，解决了ResNet遗留的网络层冗余的问题，引入了具有相同特征映射大小的任意两个层之间的直接连接。我们发现，DenseNet可以自然地扩展到数百个层，且没有表现出优化困难。DenseNet趋向于随着参数量的增加，在精度上也产了对应的提高，并没有任何性能下降和过拟合的情况。但是根据天下没有免费的午餐定理，DenseNet有一个恐怖的缺点就是内存占用极高，比较考验硬件，另外DenseNet和ResNet一样仍存在调参困难的问题。

附录¶

论文原文：https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf
参考：https://www.cnblogs.com/zhhfan/p/10187634.html

欢迎关注我的微信公众号GiantPandaCV，期待和你一起交流机器学习，深度学习，图像算法，优化技术，比赛及日常生活等。

图片.png

本文总阅读量次

前言¶

介绍¶

相关工作¶

实现方法¶

稠密连接¶

复合函数¶

池化层¶

增长率¶

为什么DenseNet结构有效？¶

瓶颈层¶

压缩¶

实验¶

结论¶

附录¶