DenseNet发明者黄高：动态模型好在哪里？

AI科技评论 前天

以下文章来源于智源社区 ，作者贾伟、周寅张皓

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自2012年至今，计算机视觉领域蓬勃发展，各种模型不断涌现，短短 8 年时间，计算机视觉领域便发生了天翻地覆的变化。那么如何看待过往变化，当下研究又如何？
12月10日晚，在【青源Talk】第 3 期上，清华大学助理教授，智源青年科学家黄高将计算机视觉中的深度神经网络结构设计从2012年至今的发展，划分为三个阶段，并分析了各个阶段的特点：
-> 2012-2015，为快速发展期；
-> 2015-2017，为成熟期；
-> 2017-至今，为繁荣期。
在此之后，黄高重点讲解了当下 CV 深度模型设计领域的两大研究方向，NAS 和动态网络，特别是后者。听其报告，我们能够感受到黄高的工作优美、简单且自然。
在演讲之后的交流中，黄高向与会的学生们强调了一条科研经验：研究需要韧性。
整理 | 贾伟、周寅张皓
校对 | 廖璐
黄高是清华大学自动化系助理教授，博士生导师。2015年获清华大学博士学位，2015年至2018年在美国康奈尔大学计算机系从事博士后科研工作。主要研究领域为深度学习和计算机视觉，提出了主流卷积网络模型DenseNet。目前在NeurIPS，ICML，CVPR等国际顶级会议及IEEE多个汇刊共计发表学术论文50余篇，被引用18000余次。获CVPR最佳论文奖、达摩院青橙奖、世界人工智能大会SAIL先锋奖、中国自动化学会优秀博士学位论文、全国百篇最具影响国际学术论文、中国人工智能学会自然科学一等奖和吴文俊优秀青年奖等荣誉，入选智源青年学者计划。
 
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视觉模型的发展 

在过去一些年里，计算机视觉领域涌现出许多经典的深度学习的网络架构。这说明网络的架构在深度学习（计算机视觉）中尤为重要。原因是什么？
黄高认为网络架构的重要性体现在四个方面，分别为：表达能力、优化特性、泛化性能和计算/存储效率。

  • 表达能力：不同网络结构，其表达能力显然不同。举例来说，线性模型，无论多深，仍然只是线性模型，其表达能力有限。

  • 优化性能：ResNet出现之前，所谓的“深度网络”并不很深，当时最深的GoogleNet、Inception等也仅 20 多层。这并非当时硬件不足，主要原因是梯度反传过程会出现梯度消失问题。ResNet以及后续的DenseNet通过结构上的改进，可以很好地改善这种问题。

  • 泛化性能：从本质上来说，神经网络是一个函数，训练网络即是拟合。网络的结构定义了函数的特性，同时也关系到它的泛化能力。

  • 计算/存储效率：当达到同样精度时，有的模型需要很大，有的模型却比较小；有的模型消耗计算资源很高，有的模型却相对要小得多。


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神经网络结构三个阶段

从2012年至今，计算机视觉领域的深度学习网络模型经历了天翻地覆的变化。如何看待这些变化？
黄高将这 8 年多的黄金时期划分为三个阶段，分别为：2012-2015，快速发展期；2015-2017，成熟期；2017-至今，繁荣期。
如下图所示：
2012-2015的快速发展期：2012年，AlexNet在ImageNet比赛中一举挑战各种传统模型，让大家意识到深度学习在视觉任务中的潜力，从而掀起了一股研究热潮。随后不断涌现的很多深度模型都是围绕ImageNet进行设计，包括后来的VGG、GoogleNet等。这一阶段发展非常快速，每种模型都是从各自的角度对优化特性、泛化能力等进行改进。
2015-2017的成熟期：这一阶段的标志性事件是ResNet的提出。ResNet的跳层连接思想给大家带来了极大的启发，让模型设计有了一个明确的概念指引，于是迅速出现了诸如DenseNet，ResNeXt等知名模型。这个阶段，研究者逐渐认识到，模型设计并不需要过多的技巧和变化，存在一些简单而基本的设计原则可以依据。
2017年至今的繁荣期：17年之后，深度学习在工业界的应用变得更加广泛，于是针对不同的应用场景，便出现了不同角度的模型设计和优化。目前研究较热的方向包括面向边缘端的轻量级模型、网络架构搜索（NAS）、动态模型、Transformer等。
 
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网络架构搜索的What and How 

自动架构搜索（Automatic Architecture Search）的本质是让算法自己去设计网络架构。自Google的NAS（Nerual Architechure Search）方法提出后，NAS逐渐成为备受关注的研究领域，研究者们希望能够从模型设计开始降低人工干预程度，最终实现机器的自动学习（Auto-ML）。现在有一个专门的网站（www.automl.org）汇总该方向上的相关研究。
对比以下模型，最左边（ResNet）为手工设计模型，右边三个（GENet、NASNet、ENASNet）为结构搜索后得到的模型。从直观上可以看出，人工设计模型相对比较规整，而搜索得到的模型则一般比较复杂。
NAS是将模型设计转化为搜索问题，通过在定义的模型搜索集中寻找最优的参数配置实现结构设计。因此，搜索集的定义往往是NAS任务的关键。
其次，在确定搜索集后，需要选择合适的搜索算法。当前的搜索方法主要有：强化学习方法（NASNet， Progressive NAS）、进化算法与遗传算法（GeNet，AmoebaNet）、可微分方法（DARTS，Fbnet）等。
另外，模型评估为搜索的结果提供可靠的比较依据。往往评估模型达到一定精度所需的计算量，以此评价模型的优劣。方法目前也存在一些问题，例如理论计算量与实际应用时存在偏差。
因此，网络架构搜索主要有四个核心问题：
1、搜什么：定义搜索问题。
2、从哪里搜：定义搜索空间；
3、怎么搜：设计搜索算法；
4、如何评估：说明搜索对象。




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动态神经网络

在2017年之前的主流深度模型都属于静态模型，一旦训练结束，其参数和结构便固定了下来。这种模型的缺点是，设计上一步到位，但在应用时却无法根据具体需求而做调整。

1、Small - Easy，Big - Hard

如上图所示，从12年至17年，模型在数据集上的准确率逐步提升，但这种提升的背后，则是计算量的巨大开销，往往为了提高零点几个点，模型便需要增加几十层。这给我们导致了一个印象，认为模型越大性能越好。

但大模型相比小模型，到底好在哪里？
黄高认为：Bigger Models are needed for those noncanonial images.
如上图所示，尽管数据集中有大量“正常”【马】的照片，但由于数据的长尾分布特点，必然会存在一些非常规的图片。若想将这些非常规图片正确预测出来，神经网络在特征提取上就需要有更丰富、更高级的特征。但这里存在的问题是，大多数图片可能仅需少量层的网络便可以正确识别出来；但为了处理极少数非常规的图片，却需要耗费大量的算力。
所以，我们为什么要用相同的代价来处理所有的图片呢？
换句话说，我们是否可以用小且便宜的模型来处理容易识别的图片，用大且昂贵的模型处理难识别的图片呢？

按照这种初始的想法，存在一个问题，即在现实中没有一个“上帝”告诉模型，哪张图是容易的，哪张图是难的。
黄高等人提出一种多尺度的DenseNet模型，如下图所示，模型中包含许多分类器在中间提取特征并做分类，然后在每个出口做一次判断，预测值大于阈值，那么就输出判断；而如果小于阈值，便送入下一层分类器继续计算，直到预测值大于相应阈值。
这种模型，相比于DenseNet，同样的性能可以做到2~5倍的提速。
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可视化结果：


这个工作中一个亮点在于，阈值是可以设定的，这种特点非常适用于边缘设备。阈值越低，精度相应也就相对降低，但模型运算速度却能够变得更快；反之，阈值越高，精度越高，速度则变慢。对于边缘设备，传统的静态模型在训练好后，精度是固定的，计算时间是固定的，耗电量也是固定的。作为对比，动态模型的好处在于，当设备电量较低时，可以将阈值调低，从而以牺牲一点精度的代价去换取更长的电池续航时间，从而在精度和电量之间做一个自适应平衡。
在黄高等人近期的一项最新工作中，他们将这种思想做了进一步的拓展——分辨率自适应。简单来说，在不同的图片中，有的识别物体占比较大，而有的则较小。（如上图两张猫头鹰的图片）那么如果识别物体占比较大，用分辨率低一些的图片就足以完成识别任务；如果识别物体占比较小，可以选择更高清一些的图片。
具体如下图所示，先用低分辨率图片进行计算，如果置信度高于阈值，则输出结果；如果低于阈值，则使用更高分辨率的图片、更深的网络进行计算，直至置信度大于阈值。

2、更进一步：空间自适应

前面提到的自适应主要是样本级别的自适应，针对与图像数据还可以考虑空间维度的自适应。
如下图所示，人的视觉会关注不同的空间区域，比如街道，车辆，行人；但是对于另外的窗台，花纹，则会选择性忽略。这说明人在看一张图片时，并不会在所有的像素上投入同样多的精力。但现有网络的卷积操作，并不能适应图片的空间信息，而是简单地对图片的不同区域做同样的处理。

黄高针对这一问题，提出了 Sampling and Interpolation 的方法。正如其名，该方法先进行稀疏采样和计算，然后通过插值的方式进行稠密重建。如下图所示：

具体方法则是：对于输入 X，并不直接进行卷积计算获取其特征，而是先进行稀疏采样，将采样结果进行稀疏卷积，从而获得一个稀疏的特征图；根据稀疏特征图进行插值后获得重建特征图。
这里关键的一点在于，采样的模型并非随机采样，其参数是可学的，依赖于数据，因此对于不同物体，生成的mask则不同。mask事实上告诉了模型哪些区域应该重点关注，从而指导SparseConv去计算；SparseConv并不会提取所有像素的特征。

黄高等人的另一项关于空间自适应的工作，发表在NeurIPS 2020 上。他们注意到，人在做视觉识别时，是一个渐进、迭代的过程。例如看一张图，我们初步瞥一眼，知道它是一只鸟；然后我们会更加关注它的头部、身体、尾部等，从而获取更多的特征。

依据这种思想，黄高等人提出了GFNet（Glance and Focus Network），基本思想如下图所示，通过降低图像分辨率来模拟最初的glance，如果模型预测置信度不够，则通过使用局部的图像模拟人仔细观察获得信息，丰富模型观察到的细节。

具体模型框架如下：

值得强调的是，模型中所采用的都是通用框架，因此从理论上说，可以在方法中兼容任何已有的深度网络（手工设计的或搜索出来的）。
实验结果如下：



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研究需要韧性 

报告之后，黄高与现场的学生进行了线下问答交流。
在交流中，黄高多次强调这样一个观点：“研究需要韧性。”
他提到：当初在有DenseNet想法时，并不被周围的人看好；但他和合作者一直坚持把结果做了出来，最终证明了这项工作的价值。
黄高工作中的韧性自很早的时候就有所展现。2009年前后，在AI领域，深度学习的工具并未如此普及，优化方法、梯度回传这些在现在看来简单到仅仅需要一行代码的操作，在那时黄高的工作中，都需要一次次手动实现。因此，那时候的研究者都在想着如何节省算力缩减模型连接，以减少工作量。但当时黄高便已有另外的思考：如果每层的信息都能逐层向前传，那模型的信息通道将更加通畅，那么虽然每层连接变多，传递底层信息到高层所需的模型层数就可以大大减少。这一想法，也启发了他后来对 DenseNet的设计。
黄高说，当初在DenseNet获得最佳论文的推特下，很多人惊讶于模型想法的简洁优美，但同时，也有许多研究者表示惋惜，因为或多或少曾经也有过这样的思考，但由于缺乏动力，或者是遇到挫折，没能坚持推进研究。
在交流的最后，主持人刘知远副教授问到：“如果给在场的学生一句take away message，你会说什么？”
黄高思考良久，仍然坚定地说：“研究是需要韧性的。我相信在场的大家都十分优秀，但做研究，遇到挫折是常态，一个好的想法中途会有太多因素让它夭折，但最终需要的是一股韧劲才能坚持下来，将想法化为现实。”
 
参考论文

[1] Huang, Gao, et al. "Densely connected convolutional networks." Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2017.

[2] Wang, Yulin, et al. "Glance and Focus: a Dynamic Approach to Reducing Spatial Redundancy in Image Classification." Advances in Neural Information Processing Systems 33 (2020).

[3] Huang, Gao, et al. "Multi-scale dense networks for resource efficient image classification." arXiv preprint arXiv:1703.09844 (2017).

[4]Xie, Zhenda, et al. "Spatially Adaptive Inference with Stochastic Feature Sampling and Interpolation." arXiv preprint arXiv:2003.08866 (2020).


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