轻量级网络之CondenseNet

CondenseNet: An Efficient DenseNet using Learned Group Convolutions
2018CVPR的网络，文章的贡献从名字就能清晰明了的Get。利用可学习分组卷积，对DenseNet的进行轻量化改造。

首先看一下是如何替换网络中的普通卷积：A是原来的卷积，在B中被替换成分组卷积，其中1x1的分组卷积是可以学习分组的；注意在1x1分组卷积前多插入了一层Permute，作者想要在DenseNet的卷积操作中引入group，在3x3卷积中问题不大，但是在1x1卷积中发现直接这样做对最后的结果影响较大，作者推测原因是：一般1x1卷积层的作用是对前面层的输出特征做channel上的融合，因此如果加入group，那么融合的输入就少了许多，因此输出的多样性就得不到保证。所以如果能弄个ShuffleNet那样的shuffle操作，就能增加输出多样性。因此作者通过添加Permute层（该层是变换通道顺序的作用，类似shuffle操作），这可以在一定程度上降低在1x1卷积中引入group操作对结果的影响。
在测试阶段，则采用C的结构。这里1x1分组卷积也变成普通的分组卷积，而在前面加入Index层（类似于0，1掩码）来选择特征分组。这样的话，在GPU上运算会更快。
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最重要的问题就是如何学习分组？
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自学习分组卷积（Learned Group Convolution）可以分成两个阶段：浓缩（Condensing）阶段和优化（Optimizing）阶段。其中浓缩阶段用于剪枝没用的特征，优化阶段用于优化剪枝之后的网络。

浓缩（Condensing）：图中分组数 G=3，浓缩率 C=3，即只保留原来1/3的特征。一共会有C-1个浓缩阶段，第一个浓缩阶段（图中最左侧）初始化是普通的卷积网络，在训练该网络时使用了分组lasso正则项，这样学到的特征会呈现结构化稀疏分布，好处是在后面剪枝部分不会过分的影响精度。在每次浓缩阶段训练完成之后会有1/C的特征被剪枝掉。也就是经过C-1个浓缩阶段后，仅有1/C的特征被保留下来。
优化（Optimizing）：它会针对剪枝之后的网络单独做权值优化。其实就是继续训练，微调参数。用于优化阶段的总Epoch数和浓缩阶段是相同的C-1。如果说一共是M个epoch，就会被2(C-1)均分。

下图是C=4，M=300的曲线。300/(4-1)=100，每次剪枝的时候Loss都会震动，最后一次loss震动的比较剧烈是因为一半的特征被剪枝掉。训练使用cosine学习率退火。
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浓缩时，如何减枝？

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网络框架：
在DenseNet基础上进行结构化改进。之前的DenseNet中，每个block内采用密集连接形式，且每层的输出通道数是固定的k，又叫增长因子。在CondenseNet中，作者认为“远亲不如近邻”，也就是挨得比较近的层的输出特征更重要。所以，采用按照指数递增的k值，每个block内k值固定，block数越大k值越大。另外，层与层之间均采用密集连接，而不仅局限于block内了。

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DenseNet传送门：CNN卷积神经网络之DenseNet

效果：
相比于DenseNet：CondenseNet在相同的精度水平下，计算量是前者的十分之一。
相比于MobileNet和ShuffleNet：相同的精度水平下，计算量是前两者的二分之一。在相同的计算量下，top-1误差比前两者低3%。

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