为什么MobileNet及其变体如此之快？

在本文中，作者对高效 CNN 模型（如 MobileNet 及其变体）中常用的组成模块进行了概述，并且解释了它们如此高效的原因。另外，作者还对如何在空间和通道中做卷积进行了直观阐述。

高效模型中使用的组成模块

在解释特定的高效 模型之前，我们先检查一下高效 CNN 模型中组成模块的计算成本，然后看一下卷积是如何在空间和通道中执行的。

HxW 表示输出特征图的空间大小，N 代表输入通道数，KxK 代表卷积核的大小，M 代表输出通道数，那么，标准卷积的计算成本变成了 HWNK²M。

这里重要的一点就是，标准卷积的计算成本与以下因素成比例：（1）输出特征图的空间大小 HxW，（2）卷积核的大小 K²，（3）输入通道和输出通道的数量 NxM。

当在空间和通道上执行卷积时，上述计算成本是必需的。CNN 可以通过分解卷积来加速，如下所示。

卷积

首先，作者直观地解释了如何在空间和通道上执行标准卷积，其计算成本是 HWNK²M。

作者将输入和输出用线连接起来，以可视化它们之间的依赖关系。线条的数量分别粗略地表示在空间和通道上执行卷积的计算成本。

例如，最常用的 3x3 的卷积，可以通过上图进行可视化。我们可以看到，在空间中，输入和输出是局部连接的，而在通道中则是全连接。

下一个例子，conv1x1 或用于改变通道大小的逐点卷积，如上图所示。这种卷积的计算成本是 HWNM，因为其卷积核大小为 1x1，所以其计算成本是 3x3 卷积的 1/9。这种卷积被用来「融合」各个通道的信息。

分组卷积

分组卷积是卷积的一种变体，其中输入特征图的通道被分组，然后卷积在每组通道上独立进行。

G 代表分组数量，分组卷积的计算成本是 HWNK²M/G，与标准卷积相比，分组卷积的计算成本变成了 1/G。

G=2 的分组 conv3x3 的例子。我们可以看到，与标准卷积相比，分组卷积通道中的连接数更少，这意味着更小的计算成本。

G=3 的分组 conv3x3 的例子。连接变得更加稀疏了。

G=2 的分组 conv1x1 的例子。因此，conv1x1 也可以分组。这种卷积被用在 ShuffleNet 中。

G=3 的分组 conv1x1 的例子。

Depthwise 卷积

在 Depthwise 卷积 [2,3,4] 中，卷积是在每个输入通道上独立执行的。这也可以定义为分组卷积的特殊情况：输入和输出的通道数相同，G 等于通道数。

如上图所示，通过省略通道中的卷积，depthwise 卷积大大减少了计算成本。

通道混洗（Channel shuffle）

通道混洗是改变 ShuffleNet[5] 中所用通道顺序的操作（层）。这种操作是通过张量整形和转置来实现的。

更具体来说，比如 GN' (=N) 代表输入通道数，输入通道的维度首先被整形为 (G, N')，然后将 (G, N') 转置为 (N', G)，最后将它拉平到与输入相同的形状。这里，G 代表的是分组卷积中分组的数目，分组卷积通常与 ShuffleNet 中的通道混洗一起使用。

虽然不能用乘-加运算次数（MACs）来定义通道混洗的计算成本，但是这些计算应该是需要一些开销的。

G=2 的通道混洗的例子。没有进行卷积，只改变了通道顺序。

G=3 的通道混洗的例子。

高效模型

下面，针对高效模型，作者给出了一些直观描述：为什么它们是高效的，以及空间和通道中的卷积是如何完成的。

ResNet (Bottleneck 版本)

先说一下 [6] 中使用的具有瓶颈结构的残差单元。

如上所示，一个具有瓶颈结构的残差单元由 conv1x1、conv3x3 和 conv1x1 组成。第一个 conv1x1 减少输入通道的维度，这降低了后续 conv3x3 相对高昂的计算成本。最后的 con1x1 恢复输出通道的维度。

ResNeXt

ResNeXt[7] 是一种高效的 CNN 模型，可被视为 ResNet 的特例，其中分组 conv3x3 代替了 conv3x3。通过使用高效的分组卷积，与 ResNet 相比，conv1x1 中的通道减少率变得相对适中，这导致了在相同的计算成本下更好的准确率。

MobileNet (可分离卷积)

[8] 是可分离卷积模块的堆叠，可分离卷积模块包含 depthwise 卷积和 conv1x1（逐点卷积，pointwise conv）。

可分离卷积在空间和通道中独立地执行卷积。这种卷积分解显著地降低了计算成本——从 HWNK²M 到 HWNK² (depthwise 卷积) + HWNM (逐点卷积),，总共是 HWN(K² + M)。通常，M>>K²（例如，K=3，而且 M ≥ 32），所以，计算成本大概减少到原来的 1/8—1/9 之间。

这里的重点是，计算成本的 bottleneck 现在是 conv1x1！

ShuffleNet

ShuffleNet 的出发点在于：conv1x1 是可分离卷积的瓶颈。尽管 conv1x1 已经很有效了，而且貌似已经没有可提升的空间了，但是分组 conv1x1 可以用来提升它！

上图描述了 ShuffleNet 的模块。这里的重要组成模块是通道混洗层，它「混洗」了分组卷积中的通道顺序。如果没有通道混洗，分组卷积的输出就无法在分组中利用，这会导致准确率的降低。

MobileNet-v2

MobileNet-v2[9] 使用的是与 ResNet 中具有瓶颈结构的残差单元相似的模块结构：改进版的残差单元，其中 conv3x3 被 depthwise 卷积代替了。

如上图所示，与标准的瓶颈结构相反，第一个 conv1x1 增加了通道维度，然后执行了 depthwise 卷积，最后一个 conv1x1 减少了通道维度。

如上图所示，通过对组成模块重新排序，并且与 MobileNet-v1 (可分离) 相比，我们可以看见这个结构是如何运作的（这个重新排序并不会改变总体的模型结构，因为 MobileNet-v2 是这个模块的堆叠）。

也就是说，上述模块可被视为可分离卷积的改进版，其中可分离卷积中单个的 conv1x1 被分解成两个 conv1x1。让 T 代表通道维度的扩展因子，两个 conv1x1 的计算成本是 2HWN²/，而可分离卷积中 conv1x1 的计算成本是 HWN²，在 [5] 中，使用了 T=6，将 conv1x1 的计算成本降低了 3 倍（通常是 T/2）。

FD-MobileNet

最后，作者将介绍一下快速下采样 MobileNet（FD-MobileNet）[10]。与 FD-MobileNet 相比，这个模型中的下采样在较浅层执行。这个简单的技巧可以减少总体的计算成本。原因在于传统的下采样策略和可分离卷积的计算成本。

从 VGGNet 开始，很多模型都采用了同样的下采样策略：执行下采样，然后将后续层的通道数翻倍。对于标准卷积而言，下采样之后的计算成本不会改变，因为它是由 HWNK²M 定义的。但是，对于可分离卷积而言，它的计算成本在下采样之后变得更小了：从 HWN(K² + M) 减少到了 H/2 W/2 2N(K² + 2M) = HWN(K²/2 + M)。当 M 不是很大（即更早的层）的时候，这是相对占优势。

最后，作者用下图结束本文。

原文链接：https://medium.com/@yu4u/why-mobilenet-and-its-variants-e-g-shufflenet-are-fast-1c7048b9618d

本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。

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