【嵌牛导读】：CNN从2012年的AlexNet发展至今，科学家们发明出各种各样的CNN模型，一个比一个深，一个比一个准确，一个比一个轻量。本文对近几年一些具有变革性的工作进行简单盘点，从这些充满革新性的工作中探讨日后的CNN变革方向。
【嵌牛鼻子】：CNN
【嵌牛提问】：卷积神经网络的变革方向有哪些？
【嵌牛正文】：
一、卷积只能在同一组进行吗？-- Group convolution
Group convolution 分组卷积，最早在AlexNet中出现，由于当时的硬件资源有限，训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU处理，因此作者把feature maps分给多个GPU分别进行处理，最后把多个GPU的结果进行融合。
二、卷积核一定越大越好？-- 3×3卷积核
AlexNet中用到了一些非常大的卷积核，比如11×11、5×5卷积核，之前人们的观念是，卷积核越大，receptive field（感受野）越大，看到的图片信息越多，因此获得的特征越好。虽说如此，但是大的卷积核会导致计算量的暴增，不利于模型深度的增加，计算性能也会降低。于是在VGG（最早使用）、Inception网络中，利用2个3×3卷积核的组合比1个5×5卷积核的效果更佳，同时参数量（3×3×2+1 VS 5×5×1+1）被降低，因此后来3×3卷积核被广泛应用在各种模型中。
三、每层卷积只能用一种尺寸的卷积核？-- Inception结构
传统的层叠式网络，基本上都是一个个卷积层的堆叠，每层只用一个尺寸的卷积核，例如VGG结构中使用了大量的3×3卷积层。事实上，同一层feature map可以分别使用多个不同尺寸的卷积核，以获得不同尺度的特征，再把这些特征结合起来，得到的特征往往比使用单一卷积核的要好，谷歌的GoogleNet，或者说Inception系列的网络，就使用了多个卷积核的结构：
最初版本的Inception结构
如上图所示，一个输入的feature map分别同时经过1×1、3×3、5×5的卷积核的处理，得出的特征再组合起来，获得更佳的特征。但这个结构会存在一个严重的问题：参数量比单个卷积核要多很多，如此庞大的计算量会使得模型效率低下。这就引出了一个新的结构：
四、怎样才能减少卷积层参数量？-- Bottleneck
发明GoogleNet的团队发现，如果仅仅引入多个尺寸的卷积核，会带来大量的额外的参数，受到Network In Network中1×1卷积核的启发，为了解决这个问题，他们往Inception结构中加入了一些1×1的卷积核，如图所示：
加入1×1卷积核的Inception结构
根据上图，我们来做个对比计算，假设输入feature map的维度为256维，要求输出维度也是256维。有以下两种操作：
256维的输入直接经过一个3×3×256的卷积层，输出一个256维的feature map，那么参数量为：256×3×3×256 = 589,824
256维的输入先经过一个1×1×64的卷积层，再经过一个3×3×64的卷积层，最后经过一个1×1×256的卷积层，输出256维，参数量为：256×1×1×64 + 64×3×3×64 + 64×1×1×256 = 69,632。足足把第一种操作的参数量降低到九分之一！
1×1卷积核也被认为是影响深远的操作，往后大型的网络为了降低参数量都会应用上1×1卷积核。
五、越深的网络就越难训练吗？-- Resnet残差网络
传统的卷积层层叠网络会遇到一个问题，当层数加深时，网络的表现越来越差，很大程度上的原因是因为当层数加深时，梯度消散得越来越严重，以至于反向传播很难训练到浅层的网络。为了解决这个问题，何凯明大神想出了一个“残差网络”，使得梯度更容易地流动到浅层的网络当中去，而且这种“skip connection”能带来更多的好处，这里可以参考一个PPT：极深网络
六、卷积操作时必须同时考虑通道和区域吗？-- DepthWise操作
标准的卷积过程可以看上图，一个2×2的卷积核在卷积时，对应图像区域中的所有通道均被同时考虑，问题在于，为什么一定要同时考虑图像区域和通道？我们为什么不能把通道和空间区域分开考虑？Xception网络就是基于以上的问题发明而来。我们首先对每一个通道进行各自的卷积操作，有多少个通道就有多少个过滤器。得到新的通道feature maps之后，这时再对这批新的通道feature maps进行标准的1×1跨通道卷积操作。这种操作被称为 “DepthWise convolution” ，缩写“DW”。
因此，一个depthwise操作比标准的卷积操作降低不少的参数量，同时论文中指出这个模型得到了更好的分类效果。
七、分组卷积能否对通道进行随机分组？-- ShuffleNet
在AlexNet的Group Convolution当中，特征的通道被平均分到不同组里面，最后再通过两个全连接层来融合特征，这样一来，就只能在最后时刻才融合不同组之间的特征，对模型的泛化性是相当不利的。为了解决这个问题，ShuffleNet在每一次层叠这种Group conv层前，都进行一次channel shuffle，shuffle过的通道被分配到不同组当中。进行完一次group conv之后，再一次channel shuffle，然后分到下一层组卷积当中，以此循环。
经过channel shuffle之后，Group conv输出的特征能考虑到更多通道，输出的特征自然代表性就更高。另外，AlexNet的分组卷积，实际上是标准卷积操作，而在ShuffleNet里面的分组卷积操作是depthwise卷积，因此结合了通道洗牌和分组depthwise卷积的ShuffleNet，能得到超少量的参数以及超越mobilenet、媲美AlexNet的准确率！
八、通道间的特征都是平等的吗？ -- SEnet
无论是在Inception、DenseNet或者ShuffleNet里面，我们对所有通道产生的特征都是不分权重直接结合的，那为什么要认为所有通道的特征对模型的作用就是相等的呢？ 这是一个好问题，于是，ImageNet2017 冠军SEnet就出来了。
一组特征在上一层被输出，这时候分两条路线，第一条直接通过，第二条首先进行Squeeze操作（Global Average Pooling），把每个通道2维的特征压缩成一个1维，从而得到一个特征通道向量（每个数字代表对应通道的特征）。然后进行Excitation操作，把这一列特征通道向量输入两个全连接层和sigmoid，建模出特征通道间的相关性，得到的输出其实就是每个通道对应的权重，把这些权重通过Scale乘法通道加权到原来的特征上（第一条路），这样就完成了特征通道的权重分配。
九、能否让固定大小的卷积核看到更大范围的区域？-- Dilated convolution
标准的3×3卷积核只能看到对应区域3×3的大小，但是为了能让卷积核看到更大的范围，dilated conv使其成为了可能。dilated conv原论文中的结构如图所示：
上图b可以理解为卷积核大小依然是3×3，但是每个卷积点之间有1个空洞，也就是在绿色7×7区域里面，只有9个红色点位置作了卷积处理，其余点权重为0。这样即使卷积核大小不变，但它看到的区域变得更大了。详细解释可以看知乎回答：如何理解空洞卷积（dilated convolution）？
十、卷积核形状一定是矩形吗？-- Deformable convolution 可变形卷积核
传统的卷积核一般都是长方形或正方形，但MSRA提出了一个相当反直觉的见解，认为卷积核的形状可以是变化的，变形的卷积核能让它只看感兴趣的图像区域 ，这样识别出来的特征更佳。
启发与思考
现在越来越多的CNN模型从巨型网络到轻量化网络一步步演变，模型准确率也越来越高。现在工业界追求的重点已经不是准确率的提升（因为都已经很高了），都聚焦于速度与准确率的trade off，都希望模型又快又准。因此从原来AlexNet、VGGnet，到体积小一点的Inception、Resnet系列，到目前能移植到移动端的mobilenet、ShuffleNet（体积能降低到0.5mb！），我们可以看到这样一些趋势：
卷积核方面：
大卷积核用多个小卷积核代替；
单一尺寸卷积核用多尺寸卷积核代替；
固定形状卷积核趋于使用可变形卷积核；
使用1×1卷积核（bottleneck结构）。
卷积层通道方面：
标准卷积用depthwise卷积代替；
使用分组卷积；
分组卷积前使用channel shuffle；
通道加权计算。
卷积层连接方面：
使用skip connection，让模型更深；
densely connection，使每一层都融合上其它层的特征输出（DenseNet）
启发
类比到通道加权操作，卷积层跨层连接能否也进行加权处理？bottleneck + Group conv + channel shuffle + depthwise的结合会不会成为以后降低参数量的标准配置？
