探索在卷积神经网络中的逐点卷积：替换全连接层

介绍

卷积神经网络（CNNs）在理解图像和模式上起着关键作用，改变了深度学习的领域。旅程始于Yan引入LeNet架构，如今，我们拥有一系列可供选择的CNNs。传统上，这些网络在将事物分类时严重依赖于全连接层。但等等，有些变化正在发生。我们正在探索一种使用逐点卷积（Pointwise Convolution）的不同架构，这是CNNs的一种新鲜改进方法。就像走上一条新的道路一样。这种方法挑战了传统全连接层的常规用法，带来了一些酷炫的优势，使我们的网络更智能、更快。让我们一起来探索逐点卷积的奥秘，发现它如何帮助我们的网络运行更高效，表现更好。

探索在卷积神经网络中的逐点卷积：替换全连接层四海第1张

学习目标

了解从早期模型（如LeNet）到现今多种不同架构使用中的卷积神经网络（CNNs）的发展历程。
探索传统全连接层在CNNs中与计算强度和空间信息丢失相关的问题。
探索逐点卷积作为CNNs中高效特征提取的替代方法。
培养实际实现CNNs中的逐点卷积的实践能力，包括网络修改和超参数调整等任务。

本文是《数据科学博客马拉松》的一部分。

理解全连接层

在传统的卷积神经网络（CNNs）中，全连接层在连接每一层的所有神经元上起着关键作用，形成了密集的互联结构。在图像分类等任务中使用这些层，网络通过学习将特定特征与特定类别关联起来。

探索在卷积神经网络中的逐点卷积：替换全连接层四海第2张

主要观点

全局连接：全连接层创建了全局连接，使得一层中的每个神经元都与后续层中的每个神经元相连。
参数强度：全连接层中的参数数量之多可能大幅增加模型的参数数量。
空间信息丢失：在全连接层中对输入数据进行扁平化可能导致原始图像的空间信息丢失，这在特定应用中可能是一个缺点。
计算强度：与全连接层相关的计算负荷可能非常大，特别是当网络规模扩大时。

实际应用

在卷积层之后：全连接层通常在CNN架构中的卷积层之后使用，卷积层从输入数据中提取特征。
稠密层：在某些情况下，全连接层被称为“稠密”层，强调其连接所有神经元的作用。

为什么需要变革？

现在，我们对普通卷积神经网络（CNNs）中的全连接层有了基本的了解，让我们谈谈为什么有些人正在寻找不同的东西。虽然全连接层工作得很好，但它们也面临一些挑战。它们可能会给计算机带来一些负担，使用大量参数，并且有时会丢失图片的关键细节。

我们为什么要探索新的方法：

全连接的阻碍：将全连接层视为一个工作能力强，但存在一些问题的人-它们很有效，但也带来了挑战。
寻找更智能的方式：人们寻求更创新、更高效的建立这些网络的方式，而不带来这些阻碍。
让事情变得更好：目标是使这些网络工作得更好——更快、更智能、更节省计算资源。

理解逐点卷积

现在我们对使我们的网络更智能和高效的方法产生了兴趣，让我们来了解一下逐点卷积，这在卷积神经网络（CNN）的世界中有一些改变游戏规则的作用。

了解逐点卷积

什么是逐点卷积？它就像是我们构建CNN的工具箱中的一种新工具。与全连接层将所有元素连接起来不同，逐点卷积更加聚焦。
改变路径：如果全连接层就像主要的高速公路，那么逐点卷积就像是找到一个巧妙的捷径 – 它帮助我们更快地到达目的地。
减轻负担：逐点卷积的一个很酷的特点是它可以在不使用与全连接层一样多的计算机资源的情况下完成工作。

逐点卷积的工作原理是什么？

聚焦计算：逐点卷积就像在我们的数据的每个特定点上进行小型计算。它更加聚焦，更关注每个个体而不是整体。
符号表示：我们通常用术语1×11×1卷积表示逐点卷积，因为它只是一次看一个数据点，因此有“1×1”的描述。

探索在卷积神经网络中的逐点卷积：替换全连接层四海第3张

逐点卷积的优势

既然我们已经掌握了逐点卷积，让我们深入研究为什么它作为卷积神经网络（CNN）中一种很酷的替代方法而受到关注。

逐点卷积的突出特点：

降低计算负载：逐点卷积不像涉及大量计算的全连接层，它只关注特定的点，使整个过程更高效。
参数效率：通过使用1×11×1的表示方法，逐点卷积不需要那么多参数，使我们的网络更简单、更容易管理。
保留空间信息：记得我们有时会丢失的空间信息吗？逐点卷积有助于保持它的完整性，在图像处理等任务中非常方便。

逐点卷积的应用示例：

既然我们已经讨论了为什么逐点卷积是一种有前途的方法，让我们深入了解一些实际应用中成功使用了逐点卷积的卷积神经网络（CNN）的示例。

1. MobileNet

什么是MobileNet？MobileNet是一种专为移动和边缘设备设计的特殊CNN架构，计算资源可能有限。
逐点卷积的作用：逐点卷积在MobileNet中扮演重要角色，特别是在瓶颈架构中。它有助于减少计算量和参数数量，使MobileNet在资源受限的设备上高效运行。
影响：通过利用逐点卷积，MobileNet在准确性和计算效率之间取得了平衡，成为外出应用的受欢迎选择。

探索在卷积神经网络中的逐点卷积：替换全连接层四海第4张

2. SqueezeNet

什么是SqueezeNet？SqueezeNet是一种强调模型压缩的CNN架构，通过较少的参数实现高准确性。
逐点卷积的作用：逐点卷积对于SqueezeNet的成功至关重要。它替代了较大的卷积滤波器，减少了参数的数量，实现了高效的模型训练和部署。
优势：SqueezeNet使用逐点卷积的方式演示了这种方法如何显着减小模型大小而不牺牲性能，使其适用于资源有限的环境。

探索在卷积神经网络中的逐点卷积：替换全连接层四海第5张

3. EfficientNet

概述：EfficientNet是一系列CNN架构，以在保持效率的同时实现最先进的性能而闻名。
点卷积的作用：EfficientNet中策略性地使用点卷积来平衡不同网络规模（B0到B7）之间的模型复杂性和计算效率。
重要性：引入点卷积有助于EfficientNet使用相对较少的参数实现高精度。

探索在卷积神经网络中的逐点卷积：替换全连接层四海第6张

4. ShuffleNet

ShuffleNet简介：ShuffleNet通过引入通道混洗和点组卷积来改进计算效率。
点卷积的作用：点卷积是ShuffleNet设计中的基础要素，有助于减少参数和计算量。
影响：通道混洗和点卷积的结合使ShuffleNet能够在模型准确性和计算效率之间取得平衡，适用于资源受限的设备部署。

探索在卷积神经网络中的逐点卷积：替换全连接层四海第7张

5. GhostNet：

GhostNet概述：GhostNet是一种轻量级CNN架构，旨在实现高效的训练和部署，专注于减少内存和计算要求。
点卷积的作用：GhostNet利用点卷积来减少参数数量和提高计算效率。
优势：通过使用点卷积，GhostNet能够以较低的计算需求实现有竞争力的准确性，适用于资源有限的应用。

探索在卷积神经网络中的逐点卷积：替换全连接层四海第8张

6. MnasNet：

MnasNet介绍：MnasNet是一种面向移动和边缘设备的CNN架构，强调效率和有效性。
点卷积的作用：点卷积是MnasNet的关键组成部分，有助于模型的轻量化设计和效率。
性能：MnasNet展示了点卷积如何实现适用于移动应用的紧凑而强大的模型。

探索在卷积神经网络中的逐点卷积：替换全连接层四海第9张

7. Xception：

Xception概述：Xception（Extreme Inception）是一种CNN架构，借鉴了Inception架构，强调深度可分离卷积。
点卷积的作用：点卷积被用于Xception的最后阶段，有助于特征整合和降维。
优点：引入点卷积有助于Xception捕捉复杂特征，同时保持计算效率。

探索在卷积神经网络中的逐点卷积：替换全连接层四海第10张

8. InceptionV3：

概述：InceptionV3是一种广泛应用的CNN架构，属于Inception系列，以在图像分类和目标检测任务中的成功而闻名。
点卷积的作用：点卷积是InceptionV3架构中的基础组件，有助于有效处理不同空间分辨率上的特征。
应用：在各个领域应用中，InceptionV3在医疗图像分析领域展现出稳健的性能。

探索在卷积神经网络中的逐点卷积：替换全连接层四海第11张

9. MobileNetV2：

MobileNetV2简介： MobileNetV2是MobileNet的后续版，专为移动和边缘设备设计。它专注于实现更高精度和更高效率。
Pointwise卷积的作用： MobileNetV2广泛使用Pointwise卷积来优化架构，降低计算量和参数。
重要性：由于其轻量化设计，MobileNetV2在设备上的处理中变得流行起来，适用于移动设备上的图像识别等应用。

探索在卷积神经网络中的逐点卷积：替换全连接层四海第12张

10. ResNeXt：

ResNeXt概述： ResNeXt是ResNet架构的一种变体，强调基数参数，使模型能够捕获更丰富的特征表示。
Pointwise卷积的作用： ResNeXt使用Pointwise卷积来增强网络对不同特征的捕获能力，并实现灵活的特征融合。
影响：在图像分类任务中，ResNeXt中的Pointwise卷积的使用对其成功起到了贡献，尤其是在需要多样特征的场景中。

探索在卷积神经网络中的逐点卷积：替换全连接层四海第13张

案例研究和比较

现在我们已经探索了几种利用Pointwise卷积的流行卷积神经网络（CNN），让我们来研究具体案例和比较，以了解这些网络在实际场景中的表现。

1. 图像分类：MobileNet vs. VGG16

场景：比较MobileNet（利用Pointwise卷积提高效率）和VGG16（传统架构带有全连接层）在图像分类任务中的性能。
观察：评估准确性、计算速度和模型大小，展示Pointwise卷积在效率方面的优势，而不会影响准确性。

2. 边缘设备部署：MobileNetV2 vs. InceptionV3

场景：检查MobileNetV2（利用Pointwise卷积）和InceptionV3（传统架构）在边缘设备上的效率和适用性，这些设备具有有限的计算资源。
结果：评估模型准确性和计算需求之间的权衡，突出Pointwise卷积在资源受限环境中的优势。

3. 语义分割：U-Net vs. GhostNet

场景：研究U-Net（传统架构用于语义分割）和GhostNet（利用Pointwise卷积提高效率）在医学图像分割任务中的性能。
结果：分析分割准确性、计算效率和内存需求，展示Pointwise卷积在优化分割任务的模型中的作用。

实施Pointwise卷积

现在，让我们深入了解将Pointwise卷积集成到卷积神经网络（CNN）架构中的实际步骤。我们将专注于一个简化的示例，以说明实施过程。

1. 网络修改

确定您现有CNN架构中要用Pointwise卷积替换的全连接层。

# 原始全连接层model.add(Dense(units=256, activation='relu'))

将其替换为：

# Pointwise卷积层
model.add(Conv2D(filters=256, kernel_size=(1, 1), activation='relu'))

2. 架构调整

考虑将Pointwise卷积放置在网络中的位置。它通常在其他卷积层之后使用，以有效地捕捉和优化特征。

# 在卷积层之后添加Pointwise卷积
model.add(Conv2D(filters=128, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))
model.add(Conv2D(filters=256, kernel_size=(1, 1), activation='relu'))  # Pointwise卷积

3. 超参数调整

根据特定任务的要求，调整卷积核大小和步幅。

# 调整卷积核大小和步幅
model.add(Conv2D(filters=256, kernel_size=(3, 3), strides=(1, 1), activation='relu'))
model.add(Conv2D(filters=512, kernel_size=(1, 1), strides=(1, 1), activation='relu'))  # Pointwise卷积

4. 正则化技术

通过批归一化提升稳定性和收敛性。

# 使用Pointwise卷积的批归一化
model.add(Conv2D(filters=512, kernel_size=(1, 1), activation=None))
model.add(BatchNormalization())
model.add(Activation('relu'))

5. 模型评估

将修改后的网络性能与原始架构进行比较。

# 用于比较的原始全连接层
model.add(Dense(units=512, activation='relu'))

结论

Pointwise卷积在设计卷积神经网络（CNN）方面有了显著改进。与常规的全连接层相比，它提供了一种集中且有效的特征提取选择。建议进行实验评估Pointwise卷积的适用性和效果，因为它会根据特定架构和任务而变化。在网络中使用Pointwise卷积需要对架构进行智能变化，并应对一些挑战。展望未来，使用Pointwise卷积意味着我们在设计CNN时需要进行改变，使网络更加高效和易于调整，为深度学习的进一步进展奠定基础。

主要观点

CNN的演进：从LeNet到现在的多样化CNN，见证了显著的演进。
全连接层的挑战：传统的全连接层存在计算强度大和空间信息丢失等问题。
Pointwise卷积：作为一种集中和高效的特征提取方法，具有很大的潜力。
优点：减少了计算负荷，提高了参数效率，并保留了空间信息。
现实世界的影响：在优化网络性能方面发挥了关键作用，如MobileNet和SqueezeNet模型中所见。
实际实现：包括网络修改、架构调整、超参数调整和模型评估等步骤。

常见问题

本文中显示的媒体不归Analytics Vidhya所有，仅供作者自行决定使用。