系统学习深度学习（二十三）--SqueezeNet

本文讲一下最新由UC Berkeley和Stanford研究人员一起完成的SqueezeNet[1]网络结构和设计思想。SqueezeNet设计目标不是为了得到最佳的CNN识别精度，而是希望简化网络复杂度，同时达到public网络的识别精度。所以SqueezeNet主要是为了降低CNN模型参数数量而设计的。OK，下面直奔主题了。

设计原则

（1）替换3x3的卷积kernel为1x1的卷积kernel

卷积模板的选择，从12年的AlexNet模型一路发展到2015年底Deep Residual Learning模型，基本上卷积大小都选择在3x3了，因为其有效性，以及设计简洁性。本文替换3x3的卷积kernel为1x1的卷积kernel可以让参数缩小9X。但是为了不影响识别精度，并不是全部替换，而是一部分用3x3，一部分用1x1。具体可以看后面的模块结构图。

（2）减少输入3x3卷积的input feature map数量
如果是conv1-conv2这样的直连，那么实际上是没有办法减少conv2的input feature map数量的。所以作者巧妙地把原本一层conv分解为两层，并且封装为一个Fire Module。

（3）减少pooling
这个观点在很多其他工作中都已经有体现了，比如GoogleNet以及Deep Residual Learning。

Fire Module

Fire Module是本文的核心构件，思想非常简单，就是将原来简单的一层conv层变成两层：squeeze层+expand层，各自带上Relu激活层。在squeeze层里面全是1x1的卷积kernel，数量记为S11；在expand层里面有1x1和3x3的卷积kernel，数量分别记为E11和E33，要求S11 < (E11+E33)即满足上面的设计原则（2）。expand层之后将1x1和3x3的卷积output feature maps在channel维度拼接起来。

总体网络架构

直接上图说（左边的狗狗很忧伤啊）：

看图就很明朗了，总共有9层fire module，中间穿插一些max pooling，最后是global avg pooling代替了fc层（参数大大减少）。在开始和最后还有两层最简单的单层conv层，保证输入输出大小可掌握。

下图是更详细的说明：非常清楚，就不再啰嗦了。

实验结果

主要在imagenet数据上比较了alexnet，可以看到准确率差不多的情况下，squeezeNet模型参数数量显著降低了（下表倒数第三行），参数减少50X；如果再加上deep compression技术，压缩比可以达到461X！还是不错的结果。不过有一点，用deep compression[2]是有解压的代价的，所以计算上会增加一些开销。

思考

SqueezeNet之前我就在研究如果降低网络规模，SqueezeNet印证了小得多的网络也可以到达很好的CNN识别精度。相信以后会出现更多小网络，做到state-of-the-art的精度。好。

本质上，它其实就是在AlexNet基础上，用1×1(升维，非线性)，3*3，以及网络深度上的扩展，达到了这个效果。

参考资料

[1] SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <1MB model size，2016
[2] Deep compression: Compressing DNNs with pruning, trained quantization and huffman coding， 2015