DenseNet阅读笔记

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  • DenseNet网络结构
  • DenseNet优点


DenseNet

如果卷积网络在靠近输入的层与靠近输出的层之间包含更短的连接，那么卷积网络的深度可以显著增加，准确度更高，并且更易于训练。

许多最近的研究致力于解决这个问题或相关的问题，这些不同的方法在网络拓扑和训练过程中有所不同，但它们都具有一个关键特性：它们创建从靠近输入的层与靠近输出的层的短路径。

DenseNet网络结构

从feature入手，通过对feature的极致利用达到更好的效果和更少的参数
密集连接卷积网络(DenseNet)，它以前馈的方式将每个层与每个其它层连接起来。具有L层的传统卷积网络具有L个连接（每个层与其后续层之间），而我们的网络具有的连接个数为：L(L+1)2。对于每个层，所有先前层的特征图都被用作本层的输入，直接将特征图在深度上进行连接，并且本层输出的特征图被用作所有后续层的输入。

dense在机器学习里_卷积

  1. 紧密连接（Dense connectivity）
    在DenseNet结构中，讲每一层的输出都导入后面的所有层，与ResNet的相加不同的是，DenseNet结构使用的是连结结构（concatenate）。这样的结构可以减少网络参数，避免ResNet中可能出现的缺点（例如某些层被选择性丢弃，信息阻塞等）。
  2. 组合函数（Composite function）
    将Batch Normalization + ReLU + 3*3 Conv组合成一个非线性变换：Hl(·)
  3. 过渡层（Transition Layer）
    过渡层包含瓶颈层（bottleneck layer，即1*1卷积层）和池化层。
    1x1的卷积层用于压缩参数。每一层输出k个feature maps，理论上将每个Dense Block输出为4k个feature maps，然而实际情况中会大于这个数字。卷积层的作用是将一个Dense Block的参数压缩到4k个。
  4. 增长率（Growth rate）
    这里的增长率代表的是每一层输出的feature maps的厚度。ResNet，GoogleNet等网络结构中经常能见到输出厚度为上百个，其目的主要是为了提取不同的特征。但是由于DenseNet中每一层都能直接为后面网络所用，所以k被限制在一个比较小的数值。
  5. 压缩（Compression）
    使用1*1卷积层减少通道数，减少压缩参数。作者选择压缩率（theta）为0.5。
    DenseNet Hl包含BN-ReLU-Conv(3x3)
    DenseNet-B Hl包含BN-ReLU-Conv(1x1)-BN-ReLU-Conv(3x3)
    DenseNet-C 过渡层使用1x1 Conv.减少参数数量
    DenseNet-BC B和C结合

DenseNet优点

  1. 减轻了消失梯度（梯度消失）。每层可以直接从损失函数和原始输入信号中获取梯度，改善了整个网络中的信息流和梯度流，这就算是一种较为深入的监督了，有助于训练更深的网络。通过观察，该密集结构还有正则化效果，一定程度上减小过拟合。
  2. 加强特征传播，鼓励特征重用
  3. 大大减少参数数量，其实是提高参数效率， 与ResNet相比，达到相同的精确率，只需要更少的参数量
  4. 更有效地利用了特征，鼓励特征重用