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深度学习与传统手工遐想宗旨特征的方法不同:深度学习以端到端的形状熟识深度神经会聚， 完结自动索求宗旨的深度特征bdsm 调教， 幸免东说念主为遐想的干扰; 同期， 深度特征与传统特征比拟， 深度特征不错多档次示意宗旨， 从浅层的局部特征到深层的全局特征， 具有更强的鲁棒性和抒发才智.基于此， 深度学习近些年来照旧引起了学术界和工业界的庸俗关怀， 况且深度学习照旧奏效地应用于惩办多种类型的任务中， 如宗旨检测、图像检索、讲话识别、智能问答等领域.

出动互联网期间， 智高东说念主机和其他便携斥地的普及给东说念主们之间的日常交流、信息获取、学习和使命等生存的各个方面均带来了极大的便利.伴跟着出动互联网的马上发展， 推出了如东说念主脸识别、视频直播、好意思颜相机、拍照识图、自动驾驶等多种不同类型的出动式应用， 丰富了东说念主们的日常生存， 其中产生的数据绝大部分为静态图像和动态视频数据.目下， 传统的深度神经会聚[1-3]通过遐想非凡深的神经会聚结构用于索求抒发才智更强的深度特征， 这对存储斥地和诡计资源的要求非凡高， 常用的便携式斥地无法欣忭该需求， 这严重完毕了深度神经会聚在便携式斥地上的发展与应用.

为了提高便携式斥地处理图像和视频数据的效力和才智， 同期需要欣忭存储空间和功耗的完毕， 遐想适用于便携式斥地的轻量化深度神经会聚架构是惩办该问题的关键.近些年来， 轻量级神经会聚架构的遐想得到了学术界和工业界的庸俗关怀， 提议了一些典型的方法[4-9]， 主要包括3个不同的地点， 分别是:(1)东说念主工遐想轻量化神经会聚模子; (2)基于神经会聚架构搜索(neural architecture search， 简称NAS)的自动化神经会聚架构遐想; (3) 神经会聚模子的压缩.轻量级神经会聚架构的遐想照旧取得了一定的完毕:谷歌通过深度可分离卷积(depthwise separable convolution)代替轨范卷积提议了轻量级会聚架构MobileNet V1[8]; Face++通过逐点群卷积核通说念混洗期间提议了ShuffleNet V1[9]; MnasNet[7]和NasNet[6]通过强化学习方法学习神经会聚架构搜索战略， 完结便携式斥地上轻量化神经会聚的自动化构建， 不同的是， NasNet[6]遐想了基于块的搜索空间， 大大加速搜索速率; Deep compression[4]通过剪枝、权值分享和权值量化、哈夫曼编码完结卷积神经会聚模子的压缩; AMC(AutoML for model compression)[5]诓骗强化学习方法自动学习模子压缩战略， 具有更高的压缩比， 不错更好地保捏神经会聚的性能.

目下， 东说念主工遐想轻量级神经会聚的主要念念想在于遐想更高效的会聚诡计形状， 主若是针对卷积的诡计方法.现存的深度卷积神经会聚为了简略取得更好的性能， 通过成立大界限的特征通说念数、卷积核大小的数目， 然则经常存在多数的冗余.东说念主工遐想轻量级神经会聚通过合理地减少卷积核的数目， 减少宗旨特征的通说念数， 招引遐想更高效的卷积操作等形状， 从而构造愈加灵验的神经会聚结构， 不错在保捏神经会聚性能的前提下， 显赫地减少会聚的参数和诡计量， 完结在便携式斥地上熟识和应用深度神经会聚.

MobileNet[8， 10]， ThunderNet[11]， ShuffleNet[9， 12]， SqueezeNet[13]等东说念主工遐想的神经会聚天然照旧取得了令东说念主珍视的收货， 然则遐想高性能的轻量级神经会聚需要遐想者具有丰富的专科学问和领域学问， 况且需要多数重复的实验， 导致斟酌资本和时辰资本极高， 严重完毕了轻量级神经会聚在便携式斥地上的发展与应用.为了减少东说念主为因素的干扰， 通过给定总共候选神经会聚架构的靠近作为搜索空间， 使用学习到的搜索战略从搜索空间中构建最优的神经会聚架构， 诓骗性能评估战略度量会聚架构的性能， 并在熟识阶段， 作为奖励带领搜索战略的学习， 通过反复的迭代， 从而得到惩办特定任务的最优神经会聚架构， 完结深度神经会聚模子的自动搜索.神经会聚架构搜索方法与超参数优化[14]和元学习[15]有显赫的叠加.神经会聚架构搜索方法主要由3部分组成:搜索空间、搜索战略和性能评估战略.

除东说念主工遐想轻量化神经会聚模子外， 学者和工业界也在不时地探索奈何进一步地通过压缩神经会聚模子的界限， 进一步地抑遏对存储斥地和诡计资源的需求， 完结在便携式斥地上应用深度神经会聚.凭证神经汇聚会每层的冗余程度， 通过将会聚权重的全精度的浮点数进行剪辑、对汇聚会间的特征输出进一步进行量化， 以及剪枝、权值分享、低秩领会、学问蒸馏等方法完结神经会聚模子的压缩.通过压缩神经会聚模子， 抑遏了占用的存储空间， 欣忭功耗的完毕， 镶嵌到便携式斥地的芯片上， 完安适时的运行.

东说念主工遐想的神经会聚模子压缩期间依赖启发式和基于轨则的战略， 算法遐想者需要探索较大的遐想空间， 以及在模子大小、速率和准确率之间量度， 而这频繁是次优的且耗时的.自动机器学习(automated machine learning， 简称AutoML)通过招引强化学习等方法， 将特征索求、模子遴荐、超参优化等技艺完结自动化的学习， 提高模子的压缩比， 在更好地保捏神经会聚模子性能的同期， 减少东说念主为因素的干扰.

跟着轻量级神经会聚的不时发展， 提议了越来越多的遐想方法， 照旧被奏效地用于惩办各种问题， 在图像分类问题上照旧朝上了东说念主工遐想的方法， 并庸俗应用于宗旨检测、图像分割、智能问答等不同领域.本文最初概述性先容轻量级神经会聚.第1节先容东说念主工遐想轻量级神经会聚方法.第2节详备先容基于轨则和基于自动机器学习的神经会聚模子压缩算法.第3节总结基于神经会聚架构搜索的自动化轻量级会聚遐想.临了伸开磋磨并对翌日的斟酌地点给出建议.

1 东说念主工遐想的轻量级神经会聚模子

在本节中， 咱们将先容东说念主工遐想的高效的轻量化会聚结构过甚背后的旨趣.跟着模子参数目的加多， 模子的准确率和复杂度也冉冉加多， 但同期， 神经汇聚会存在较大冗余.遐想愈加高效的会聚结构.对于压缩模子大小、加速运行速率以及缓慢熟识难度皆有进犯的作用.本节将从减少卷积核的冗余、减少输入特征的通说念数、遐想愈加高效的模块z23个方面先容奈何遐想轻量级的神经会聚.

1.1 使用小卷积核代替大卷积

诓骗多层小卷积核替代一层大卷积核， 不错灵验地减少会聚的参数.在Simonyan等东说念主提议的VGG[1]汇聚会， 使用3×3卷积核代替5×5和7×7大小的大卷积核:对于一个大小5×5的感受野， 不错通过两层3×3大小的卷积完结; 对于一个7×7的卷积核， 可通过3层3×3卷积完结.如图 1(a)所示.

(a) 5×5卷积领会为两层3×3卷积(b) 3×3卷积领会为一语气的1×3和3×1的卷积 Fig. 1 图 1  

在参数目上， 5×5大小的卷积核参数目为25， 而两层3×3的卷积核参数目为18， 比拟减少了28%的参数目.从浮点运算数(FLOPs)角度， 对于输入大小为H×W×Cin的特征， 输出为H×W×Cout大小的特征图时， FLOPs5×5=H× W×Cin×Cout×52， 而两层卷积的FLOPs(3×3)×2=2×H×W×Cin×Cout×3， 诡计量也相应地减少.况且两层3×3卷积不错合并两层非线性层， 比一层大卷积核更能加多非线性才智.

近似地， Jaderberg等东说念主[16]提议将一个3×3的卷积操作领会为一语气的1×3和3×1的卷积， 如图 1(b)所示， 领会之后， 参数目和FLOPs皆下跌了33%.Chao[17]提议使用大的k×k卷积核不错加多感受野， 同期为了减少诡计量， 不错使用两层1×k和k×1的卷积代替， 这么参数目和FLOPs皆变为之前的2/k.

1.2 完毕中间特征的通说念数目

对于轨范的不带bias的卷积操作FLOPs=H×W×Cin×Cout×k2， 运算量受到输入通说念数Cin和卷积核数目Cout的影响.一般来说， 卷积核数目代表索求的特征数目， 减少会影响会聚的准确率， 因此不错遴荐抑遏输入通说念数Cin来减少运算量.

Iandola等东说念主在SqueezeNet[13]中提议了Fire module， 如图 2所示， 在保证准确率的同期减少运算量.Fire module包含两部分:压缩(squeeze)层和彭胀(expand)层， 通过减少squeeze层的通说念数目来减少总共这个词模子需要的诡计量.与AlexNet[18]比拟， 在保证了疏通的性能的条款下， 模子大小压缩了近50倍.

Fig. 2 Organization of convolution filters in the Fire module. A Fire module is composed of a squeeze convolution layer and a expand layer 图 2 SqueezeNet的Fire Module， 不错分为squeeze层和expand层 1.3 领会卷积运算

轨范的卷积操作是将一个卷积核用在输入特征的总共通说念上.一方面， 模子的参数目较大; 另一方面， 合并总共通说念的卷积运算存在很大冗余.通过分组卷积， ResNeXt[19]将多个分支合并为一个分支.与ResNet[2]同等诡计消耗的情况下， 有着更高的准确率.

Howard等东说念主提议了MobileNet V1[8]诓骗深度可分离卷积对轨范的卷积操作进行了领会， 如图 3所示.深度可分离卷积可分为深度卷积(depthwise convolution)和逐点卷积两个操作:深度卷积对于每个输入通说念给与不同的卷积核， 即一个通说念对应一个卷积核， 卷积操作是按照通说念进行领会的; 逐点卷积是卷积核大小为1×1的轨范卷积， 作用在输入的总共通说念上， 将来自不同通说念的特征进行和会.

Fig. 3 图 3  

轨范卷积的诡计量为Dk×Dk×M×N×H×W， 而两步的深度可分离卷积的诡计量为Dk×Dk×M×H×W+ M×N×H×W， 与轨范卷积的运算量比拟:

$ \frac{{{D_k} \times {D_k} \times M \times {D_F} \times {D_F} + M \times N \times {D_F} \times {D_F}}}{{{D_k} \times {D_k} \times M \times N \times {D_F} \times {D_F}}} = \frac{1}{N} + \frac{1}{{D_k^2}}. $

诡计量苟简变为正本的1/9至1/8.最终， MobileNet[8]与VGG-16[1]比拟:在准确率接近一致的情况下， 模子大小是VGG-16的1/32， 诡计消耗量是其1/27.

一般常用的卷积核大小为3×3， 即， 一个深度可分离卷积的FLOPs为3×3× M×H×W+1×1×M×N×H×W， M为输入特征通说念数， H， W为输入特征高和宽， N为刻下层卷积核数目.一般来说N要宏大于9， 此时， 深度卷积的主要诡计量聚会在1×1的逐点卷积上.为惩办这个问题， ShuffleNet[9]提议了Group逐点卷积， 将逐点卷积进行分组卷积操作， 以抑遏在逐点卷积操作方面的诡计消耗， 如图 4所示.图 4(a)为一般分组卷积， 形要素组之间信息无法流畅; 图 4(b)和图 4(c)为通说念混洗(channel shuffle)操作.

Fig. 4 图 4  

ShuffleNet[9]最初将输入通说念分组， 在每个组中进行单独的卷积运算.如果单纯地堆叠分组卷积操作， 会形成各个组之间的信息无法流畅， 影响会聚的抒发才智.为了让分组卷积简略得到其他分组产生的特征， ShuffleNet[9]提议了混洗(shuffle)操作， 将来自不同组的特征从新进行罗列， 使得新的分组中包含来自之前各个组的特征， 保证了各个组之间的信息流畅.

ShuffleNet[9]诓骗混洗操作和分组逐点卷积(group pointwise convolution)组合成ShuffleNet Unit.当输入特征大小为H×W×C1、Bottlenect的通说念数为C2时， ResNet Unit需要$2 \times H \times W \times {C_1} \times {C_2} + 9 \times H \times W \times C_2^2$的FLOPs; ResNeXt[19]需要2×H×W×C1×C2+9×H×W×C2的FLOPs; 而ShuffleNet Unit只需要$\frac{{2 \times H \times W \times {C_1} \times {C_2}}}{g} + 9 \times $ H×W×C2的FLOPs， 进一步减少了诡计量(如图 5所示).

Fig. 5 图 5  

最终， ShuffleNet[9]在与AlexNet[18]疏通准确率的情况下， 比后者快13倍.

为了在保捏会聚界限的前提下进一步提高会聚的性能， 在自后的MobileNet V2[10]中引入了残差结构， 并在残差结构上进行修订:最初， 由于深度卷积自己弗成改变特征的通说念数， 况且在输入通说念较少的情况下无法较好地索求特征， 因此在残差分支中， 使用逐点卷积来先加多后减少特征通说念数， 使得深度卷积层使命在高维的特征之中， 与之前的残差分支赶巧违抗; 其次， 激活函数在高维的空间中简略灵验地加多非线性才智， 然则在低维空间中会迫害特征的抒发才智， 因为第2个逐点卷积起到降维的作用， 是以去掉第2个逐点卷积之后的激活层， 也便是使用了线性的Bottleneck， 如图 6所示.由于晋升了会聚的抒发才智， MobileNet V2[10]只需要MobileNet V1[8]的2/5的诡计量就能达到疏通的性能.

Fig. 6 图 6  

Ma等东说念主[12]发现， FLOPs作为一个曲折的目的， 只可苟简地估测运行速率， 与速率并不十足相符.主要原因有两方面:一是好多操作无法被算入FLOPs中， 举例内存探望资本(memory access cost， 简称MAC)、并行化程度等; 二是受到诡计平台的影响.Ma等东说念主[12]提议了4种轻量级会聚的带领决议:(1)疏通的输入输出通说念数简略减少内存探望资本(MAC); (2)过多的分组卷积会加多MAC; (3)会聚的碎屑化程度会减少并行化程度; (4)弗成忽略元素级操作.

凭证以上4条决议， 在ShuffleNet V1[9]的基础上进行革命， 如图 7所示.

Fig. 7 图 7  

图 7(a)、图 7(b)分别为空间轨范不变的ShuffleNet V1 Unit和空间轨范变小的ShuffleNet V1 Unit， 图 7(c)、图 7(d)分别为空间轨范不变的ShuffleNet V2 Unit和空间轨范变小的ShuffleNet V2 Unit.图 7(c)诓骗通说念分割(channel split)的方法将输入分割成两部分:一半作为径直贯穿分支， 一半作为残差分支， 况且残差分支中1×1卷积的输入输出通说念数非凡(适当决议1)， 况且不使用分组卷积(适当决议2).临了进行Concat， 幸免了特征相加的操作(适当决议4).图 7(d)去掉了通说念分割操作， 从而在减少了特征图空间尺寸的同期， 通过Concat加多了通说念数.ShuffleNet V2通过提议新的目的(MAC)， 况且在MAC上优化， 加速了运行速率同期也晋升了准确率.新的ShuffleNet V2比MobileNet V1快58%， 比ShuffleNet V1快63%， 比Xception快25%.

在Zhang提议的IGCNets[20]中， 雷同诓骗了分组卷积， 深度卷积不错看作是分组卷积的一种极限情况， 即， 将每个通说念分为一组.在IGCNets[20]中， 使用了两级分组卷积:第1级是空间卷积， 一般大小为3×3;第2级是1×1的分组卷积.为了看重各个组的特征之间无法进行信回绝互， 选用了不同的分组数目， 即:第1级卷积分为2组， 然后对特征进行从新罗列; 第2级卷积分为3组， 况且每一组皆包含之前总共组的一部分特征.如图 8所示.

Fig. 8 Organization of interleaved group convolutions V1 图 8 交错组卷积结构(IGCV1)

而IGCV2[21]更进一步， 通过使用3×3的深度卷积和L个1×1的分组卷积来晋升卷积效力.况且要求这一系列的卷积皆欣忭互补条款(complementary condition)， 即， 最终输出的特征中的一个通说念存在且仅存在一条旅途贯穿到输入特征的纵脱一个通说念.最终确保由多个寥落的卷积核(分组卷积)组成的卷积核矩阵是繁密的， 如图 9所示.

Fig. 9 The interleaved structured sparse convolution (IGCV2) satisfying complementary condition 图 9 欣忭互补条款的交错分组卷积结构(IGCV2)

Mehta等东说念主提议了EspNet[22]， 将轨范卷积领会为1×1的逐点卷积和空间金字塔彭胀卷积(spatial pyramid of dilated convolutions).在减少了参数目和诡计量的同期， 加多感受野.在随后的EspNet V2[23]中， 将正本的dilated convolution也给与了深度卷积.同期， 将1×1的逐点卷积改造为1×1的分组卷积.

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东说念主工遐想轻量化神经会聚， 不同于对现存的会聚进行压缩， 而是从新遐想愈加高效的会聚单位(主要针对卷积运算)， 从而在不耗费会聚性能的条款下， 减少会聚的参数目， 晋升会聚运行速率.以上先容的3种主要形状主要从卷积核的空间轨范、卷积的输入通说念数以及卷积的通说念之间的寥落贯穿等方面对轨范卷积操作进行革命.在这一地点， 模子压缩和加速皆照旧取得了较好的完毕.

2 卷积神经会聚的压缩算法 2.1 基于轨则的神经会聚模子压缩

除东说念主工遐想轻量化神经会聚模子外， 学者们也在探究奈何将已有的会聚进行压缩， 从而完结在便携式斥地上运行.凭证神经会聚在不同方面的冗余， 分别使用会聚的分支剪辑、减少会聚权重占用的比特数、对卷积核进行低秩领会、学问蒸馏等方法， 对已有的会聚模子进行压缩， 抑遏对空间和诡计才智的需求， 完结在便携斥地上的及时运行.

●  权重剪辑

权重剪辑是指对会聚结构中的权重进行删减， 从而达到压缩会聚的目的.权重剪辑基于一个假定:在汇聚会好多参数皆是不需要的或者不进犯的， 通过剪辑的方法不错将这些参数移除.通过权重剪辑的方法简略带来两点刚正:最初， 参数目的减少， 所需要的存储空间也会相应的减少; 其次， 由于参数的减少导致会聚运行时诡计量的减少， 简略减少对诡计才智的需求， 同期加多运行速率.

Li等东说念主提议了基于权重L1范数的逐层剪辑战略， 该战略为:对每层滤波器的L1范数进行排序， 然后删除范数最小的滤波器， 再对剪辑后的会聚进行从新熟识以收复精度[24].LIU等东说念主提议了一种针对卷积神经汇聚会的批量归一化(batchnorm)层进行L1寥落化的压缩算法， 该算法通过迫使批量归一化层中一些scale参数接近于0， 从而不错安全地删除这些节点而不会对会聚的精度形成巨大的影响; 并通过屡次使用该战略， 使得会聚达到很高的压缩比[25].Hu等东说念主发现， 卷积神经汇聚会有多数的神经元的输出完毕接近于0， 于是提议一种Apoz的通说念进犯性斟酌方法， 以单个神经元通说念的输出完毕中值接近为0的占比来斟酌该神经元的进犯性[26]. Tian等东说念主通过LDA方法来获取与分类最关联的权重， 而裁减掉与分类关联度不大的权重， 在东说念主脸检测汇聚会得到了很高的压缩比[27].Molchanov等东说念主提议一种通过斟酌剪辑前后权重缝隙的泰勒伸开式来斟酌通说念进犯性的战略， 来冉冉剪辑卷积神经会聚[28].Luo等东说念主提议一种方法， 通过最小化剪辑后通说念数不才一层的缝隙的方法往来掉不进犯的神经元[29]， 得到了非凡鲁棒的剪辑效果.He等东说念主为每个通说念加多一个掩膜， 然后诓骗寥落优化战略来迭代优化掩膜和权重， 从而最小化剪辑后的会聚与原始会聚之间的缝隙[30].Wen等东说念主提议一种在滤波器级别、通说念级别以及层级别通过组Lasso寥落化进行会聚剪辑的方法， 可在不同层面上对卷积神经进行剪辑[31]. Yu等东说念主提议一种将权重的进犯性从后往前逐层反传的方法， 不错快速灵验地得到合座会聚的权重进犯性[32].

●  权分量化

在权分量化层面， Gupta发现:使用16位的定点数作为权重， 阔气在MNIST上熟识一个神经会聚[33].此外， Dettmers斟酌了8位定点量化， 加速并行熟识中深度会聚的约束速率[34].Han等东说念主提议了招引权重剪枝、量化和霍夫编码的战略， 不错得到非凡高的压缩比， 然则这种方法需要特意的运算战略来完结.

Courbariaux等东说念主提议了二值权重会聚(binary weight network， 简称BWN)[35]， 即:对于会聚的权重而言， 唯一1或-1两个值.BWN给与了一种搀和战略(binary connect):对于会聚的中间层特征， 保留其原始精度， 只将会聚权重进行二值化， 将会聚前向传播与反向传播时的乘法操作变为加法操作.在会聚的熟识过程中， 二值化的权重应用于前向传播与反向传播的梯度诡计; 而在更新权重时， 给与全精度的权重; 当全精度的权重越过阈值时， 其对应的二值化后的权重就会发生改变.在测试时， 只保留和使用二值化之后的权重， 每个权重只占用一个bit的空间， 对于32位或者64位bit的浮点数， 有32~64倍的压缩倍率; 况且由于用累加代替了乘法运算， 使得会聚的运行效力也大幅晋升.

二值权重会聚的奏效标明， 对权重进行量化是可行的.随后， Courbariaux等东说念主再次提议了二值神经会聚(binary neural network， 简称BNN)[36]， 进一步加多了二值神经会聚的量化程度， 将需要的诡计量压缩非凡低的水平.二值神经会聚与二值权重会聚比拟， 不仅在权重上是二值化的， 况且在每一层的激活值上也进行了二值化.BNN将每一层的激活值和权重的1和-1分别用1和0代替， 正本用32bit存储的权重和激活值只需1bit就能存储.同期， 由于激活值和权重皆为1或-1， 在诡计的过程中产生的数值仍然是1或-1， 将两个浮点数的乘法诡计变成了1bit的位运算.从而从参数的占用空间和诡计量两个方面减少了对承载斥地才智的需求， 使得模子简略愈加容易的移植到镶嵌式斥地上.

天然二值神经会聚极地面减少了诡计量和模子大小， 然则其精度有待提高.由于二值权重会聚的权重唯一1和-1两种情景， 而一般神经会聚熟识得到的权重经常是均值为0的正态散播， 导致原始精度的权重与量化后的权重存在较大的缝隙.Li和Zhang等东说念主为了惩办这个问题， 在二值权重会聚的基础上提议了三值权重会聚(TWN)[37].与二值权重会聚比拟， 三值权重会聚加多了0这种情景， 即权重存在-1， 0和1这3种量化情景.同期， 由于情景的加多， 模子的抒发才智得到增强， 以常用的3×3大小的卷积核为例， 二值权重会聚的3×3卷积核存在23×3=512种情景， 而三值权重会聚存在33×3=19683种情景; 在模子的压缩方面， 由于存在三值权重会聚存在3种情景， 因此压缩才智是二值权重会聚的一半， 然则从压缩模子角度来看照旧阔气; 在会聚的诡计上， 新加多的0情景不需要额外的诡计， 因此三值权重会聚与二值权重会聚所需的诡计量疏通.从以上3个方面来看， 三值权重会聚在与二值权重会聚在运算量基本疏通的条款下， 简略显赫提高了会聚的准确率.

Leng等东说念主将会聚的低比特量化问题建模为闹翻管理优化问题， 再将原问题领会为些许子问题， 并通过轮换求解子问题对会聚进行量化， 并取得了很好的效果[38].Hu等东说念主提议一种基于哈希来熟识二值神经会聚的算法， 通过哈希算法来熟识二值会聚[39].Wang等东说念主提议一种在激活函数和权重上先后量化会聚的方法[40].Frederick等东说念主提议一种同期进行剪枝和量化的会聚剪辑架构， 充分诓骗了两类方法的上风[41].

●  低秩领会

卷积层的卷积核W×Rw×h×c×n是一个4D的张量， 低秩领会的方法主若是将卷积核进行领会以减少冗余， 低秩领会的关键在于奈何对卷积核的参数进行罗列， 以及要在哪个维度上进行秩的管理.

Denton斟酌了多种低秩领会战略， 举例二维矩阵的SVD领会、三维张量的二维伸开以及基于聚类领会等[42].Zhang给与广义奇异值领会战略， 在分类精度微细下跌的情况下， 完结了4倍的加速效果[43].将一个四维的卷积核体式诊疗成(w×h×c)×n， 然后将其领会为两部分， 如图 10所示:一部分为d个大小为w×h×c的卷积核， 另一部分为n个1×1×d的卷积核， 其中， d < n.在卷积核的数目上施加低质管理， 正本的n个卷积核不错看作是d个大小为w×h×c的卷积核的线性组合.用这种方法在VGG[1]上实验， 表面上不错取得3倍的速率晋升， top-5 error只是加多1.66%.近似的， 也不错在特征的输入通说念数c上施加低秩管理， 将卷积核体式变为c×(w×h×n)bdsm 调教， 然后领会为c个1×1×d的卷积核和d个大小为w×h×n的卷积核.两种方法只是施加管理的维度不同， 是对称的领会操作. Lebedev等东说念主提议一种基于CP领会对卷积汇聚会的卷积核进行压缩的方法[44].Kim等东说念主提议一种基于tucker领会的卷积核领会方法， 雷同不错有很好的压缩效果[45].

Fig. 10 Low-rank decomposition of convolution kernels 图 10 将卷积核进行低秩领会操作

●  学问蒸馏

不同于其他的压缩或加速的方法， 学问蒸馏是创建一个“学生”会聚， 然后让其去拟合“西宾”会聚散播的方法， 使得微型会聚简略学习到大型会聚的学问.一般来说， “西宾”会聚是一个较大的会聚， 而“学生”会聚是一个轻量级的会聚.诓骗会聚之间的学问传递， 而不是径直熟识一个轻量级会聚.

Hinton最初提议了学问蒸馏的主张， 让小会聚在学习分类宗旨的同期， 也尽量拟合大会聚对不同类别的软分类完毕[46]， 如图 11所示.Romero等东说念主在Hinton的基础上提议Fitnet[47]， 会聚的深度比宽度愈加进犯， 因此在Fitnet中使用了更深然则更窄的会聚看成“学生”会聚; 况且不只只议论最终分类层的学问索求， 也议论中间层特征的拟合.基于这个主张， 以致简略取得比原始会聚更好的分类完毕.Zagoruyko等东说念主提议了Attention Transfer(AT)， 扩展了FitNet的管理， 让“学生”会聚学习“西宾”会聚的小心力求(attention map)而不是中间层的特征， 取得了比FitNet更好的效果[48].

Fig. 11 Knowledge distillation network (teacher-student network) 图 11 学问蒸馏会聚(西宾-学生会聚)

在模子压缩方面， 主若是对已有的会聚进行参数目或者会聚界限上的压缩.权重剪辑主若是去掉对会聚孝顺小的参数， 最终的效果依赖于剪枝的战略; 权分量化使用更少的比特数来示意权重， 简略极地面对会聚进行压缩， 然则对会聚性能影响较大; 低秩领会主若是从寥落矩阵的冗余上对其进行领会， 在模子压缩与加速上皆取得了一定的完毕， 然则践诺应用中， 领会操作需要的诡计量较大; 学问蒸馏是使用小会聚来模拟大会聚的性能， 然则其应用场景受限于“西宾”的应用场景.

2.2 基于自动机器学习的自动神经会聚模子压缩

模子压缩期间的中枢是决定每一层的压缩战略， 传统的模子压缩模子主要包括剪枝、权值分享、低秩领会和学问蒸馏.一般而言， 深度神经汇聚会各层的冗余程度不同， 浅层具有较少的冗余， 全贯穿层具有较大的冗余， 使用这些方法不仅需要算法遐想者具有丰富的专科学问和领域学问， 探索大界限的参数空间， 量度模子大小、运算效力和模子性能， 同期还需要反复的实验以取得最好的模子参数， 非凡的耗时.关联词， 由于深度神经汇聚会的各层不是互相独处的， 基于轨则的压缩战略经常并不是最优的.深度神经会聚需要多数的熟识数据学习针对特定问题的模子参数， 导致了传统的模子压缩算法弗成径直从一个模子迁徙到另外一个模子.这些影响因素严重完毕了深度神经会聚模子压缩算法的发展与应用.

近些年来， 自动机器学习算法(AutoML)受到学术界和工业界的庸俗关怀， 不错看作是遐想一系列的限定器操作机器学习模子， 使得模子不错自动地学习到合适的参数和会聚架构而不需东说念主工的干涉， 减少对专科学问和领域学问的要求， 从而抑遏遐想机器学习算法的难度.

跟着深度神经会聚越来越深， 遐想空间的复杂性以指数级的速率爆炸式地加多， 因此， 传统的基于轨则的模子压缩算法弗成欣忭模子压缩的需求.西安交通大学和谷歌聚拢提议了自动模子压缩算法AMC[5]， 诓骗强化学习方法学习压缩战略， 学习到的压缩战略优于传统的基于轨则的压缩战略， 具有更高的压缩比， 况且能更好地保捏模子的性能， 大大减少了东说念主为因素的干扰.

AMC[5]算法提议:压缩精度对每层的寥落性非凡敏锐， 需要细粒度的动作空间.与传统的在闹翻空间上进行搜索不同， AMC[5]算法给与DDPC[49]代理的一语气压缩比限定战略， 通过优化耗费函数学习模子压缩战略.异常地， DDPC[49]代理以分层的形状处理神经会聚， 对于每一层Lt， 代理给与编码该层的有用特征St， 然后输出精准压缩比.第Lt层压缩完成后， 代理出动到下一层Lt+1， 在莫得微调的情况下， 对压缩后的神经汇聚会的总共层的精度进行评估.这种浮浅的近似， 不错幸免无谓要的从新熟识， 并提供高质地的搜索完毕.不同的基于强化学习的轻量级模子方法的比较见表 1.AMC[5]与其他方法N2N[50]， NT[51]， NAS[6]的区别在于无需微调， 仅需要遐想一个浮浅的限定器， 完结用较少的GPU时辰完结快速压缩， 同期也维持一语气的动作空间.

Table 1 Comparison of lightweight model methods based on reinforcement learning 表 1 基于强化学习的轻量级模子方法的比较

针对不同的应用场景， AMC提议了两种压缩战略搜索契约:对时效性要求较高的场景， 举例出动应用步骤、自动驾驶和告白名次等， 通过完毕搜索空间， 即在模子大小和滤波器的数目等方面进行压缩， 以取得最大的硬件资源; 对性能要求较高的场景， 举例拍照识图和谷歌图像等， 通过斟酌模子的精度和界限遐想奖励函数， 完结模子的压缩并保捏模子的精度.图 12示意了AMC模子压缩算法经由图.

Fig. 12 The structure of AMC compression algorithm 图 12 AMC模子压缩算法结构图

AMC模子通过强化学习算法熟识代理， 完结动作的预测并诡计寥落性， 推广压缩.同期， 快速评估压缩后的模子性能， 通过优化耗费函数， 饱读舞更小、更精准的完毕更新代理.AMC在ResNet-50上评估了压缩的性能， 并测试了压缩模子从分类到宗旨检测的泛化才智.实验标明， AMC提供了比手工遐想的启发式战略更优的性能.对于ResNet-50， 压缩比从3.4倍提高到了5倍而不耗费准确率， 如图 13所示.

Fig. 13 Comparison between AMC and artificial design compression algorithm 图 13 AMC与东说念主工遐想压缩算法的比较

此外， AMC将MobileNet的FLOPs减少了2倍， 使最高准确率达到了70.2， 在Titan XP和安卓手机上， 分别完结了1.53倍和1.95倍的加速， 见表 2.

Table 2 Compression based on learning vs compression based on rules 表 2 基于学习的压缩VS基于轨则的压缩 3 基于神经会聚架构搜索的自动化轻量级神经会聚遐想

东说念主工遐想轻量级神经会聚需要议论层间的贯穿形状、会聚的深度、卷积诡计形状等多数的影响因素， 同期需要凭证模子的性能不时的调整会聚的结构.不仅需要遐想者具有丰富的专科学问和领域学问， 同期非凡依赖遐想者的经历， 需要销耗多数的熟识时辰和诡计资源评估神经会聚的性能.因此， 东说念主工遐想轻量级神经会聚需要多数的时辰、东说念主力和物力， 这些影响因素严重完毕了轻量级神经会聚在便携式斥地上的应用与发展.

为了缓慢对遐想者的要求， 神经会聚架构搜索(neural architecture search， 简称NAS)是指凭证某种搜索战略， 在特定的搜索空间内， 自动遐想出惩办特定任务的高性能神经会聚架构.到目下为止， NAS在图像分类[54]、语义分割[55]等视觉任务上的性能照旧朝上了手工遐想的神经会聚架构.NAS由3部分组成， 分别是搜索空间、搜索战略和性能评估战略.其中，

●  搜索空间界说了构建神经会聚的基本架构单位， 将适应特定任务的典型会聚架构作为先验学问， 不错灵验地减少搜索空间的大小.然则该过程经常会引入东说念主为因素的干扰， 可能会影响不同类型的神经会聚架构的搜索;

●  搜索战略决定了如安在频繁为指数级以致是无尽大的搜索空间内搜索用于惩办特定任务的神经会聚架构， 并决定汇聚会不同层/模块的贯穿形状和参数等.一方面， 需要快速找到性能爽气的神经会聚架构; 另一方面， 需要幸免过早的约束到次优架构;

●  性能评估战略是指准确、高效地度量神经会聚的性能.

传统的性能评价方法通过在针对特定任务构建的熟识数据集上， 进行完好意思熟识和测试度量神经会聚的性能.这种方法的诡计资本和时辰复杂度高， 对诡计资源的需求大.因此， 最近的主要斟酌地点聚会在奈何遐想高效力的性能评估战略.图 14示意NAS算法的经由.搜索战略从预界说的搜索空间Θ内遴荐神经会聚架构A， 通过性能评估战略度量神经会聚架构的性能， 作为奖励反馈回搜索战略， 搜索战略通过给与到的奖励调整神经会聚的架构.通过反复的迭代， 最终得到最优的神经会聚架构.

Fig. 14 The pipeline of NAS 图 14 神经会聚搜索的经由图 3.1 搜索空间

搜索空间界说了NAS中构建神经会聚的基本架构单位， 是神经会聚模子通用界说的一个子空间.不错凭证特定任务的先验学问引入各样管理， 完毕基本架构单位的类型和搜索空间的大小.搜索空间凭证基本架构的类型分为两种主要类型:第1种是径直搜索总共这个词神经会聚架构的全局搜索空间， 包括链式架构搜索空间和多分支架构搜索空间; 第2种是通过重复某些特定结构构建神经会聚架构的局部搜索空间， 代表性方法是基于块的搜索空间.

3.1.1 全局搜索空间

图 15示意了链式和多分支架构搜索空间， 图中不同节点示意神经汇聚会不同类型的层， 给与不同的激情示意， 图中的有向边指挥了输入和输出的相干.其中最浮浅的类型是链式架构搜索空间， 如图 15(a)所示.链式架构搜索空间通过一语气地贯穿n层构建神经会聚， 其中第Li层以第Li-1层的输出作为输入， 况且第Li的输出作为第Li+1层的输入.链式架构搜索空间的参数包括:(1)神经会聚的(最大)层数n; (2)神经汇聚会每层的类型， 包括池化、卷积或其他高等操作， 举例深度可分离卷积[56]、空匮卷积[57]等; (3)神经会聚的超参数， 包括卷积核的数目、核大小、卷积步长[58-60]和全贯穿层的数目[61]等.需要小心的是:不同的参数之间存在关联相干， 举例神经会聚的超参数受到卷积核的数目和核大小的管理， 因此搜索空间的参数不是固定长度.

Fig. 15 Chain and multi branch architecture search space 图 15 链式和多分支架构搜索空间

Baker等东说念主[58]的使命斟酌了链式架构搜索空间， 细目了一组可被搜索的操作， 包括卷积、池化和线性变化等， 以及成立了不同的超参数， 包括滤波器的数目、卷积核的大小、卷积步长等.进一步地， 该方法同期议论了一些额外的完毕， 扼杀一部分显赫不正确的神经会聚架构， 举例神经会聚的第1层为池化层的会聚架构， 将具有高分辨率的特征作为全贯穿层的输入等.Zoph等东说念主[62]提议了浮松链式架构搜索空间， 允许链式架构间的纵脱秩序节点存在残差贯穿， 不错完结搜索得到愈加庸俗、愈加不同的神经会聚架构.

凭证东说念主工遐想深度卷积神经会聚的经历和教授， 链式架构搜索空间具有结构浮浅、诡计复杂度低的特色.然则在熟识链式神经会聚的过程中， 容易发生梯度隐藏的问题， 况且神经会聚模子的界限小、学习才智差.为惩办上述问题， 最近提议的NAS方法受到近些年来典型东说念主工遐想的深度卷积神经会聚模子(ResNet[2]， Inception[63]等)的启发， 栽培了复杂的、具有多分支架构的搜索空间， 如图 15(b)所示.

多分支架构搜索空间中， 第Li层通过聚拢第Li-1层的一齐输出作为输入gi(L0， …， Li-1)， 凭证神经会聚的结构分类， 主要存在3种多分支贯穿形状.

(1) 链式贯穿形状， gi(Li-1， …， L0)=Li-1， 即第Li层以第Li-1层的输出作为输入， 况且第Li的输出作为第Li+1层的输入.因此， 链式架构搜索空间不错被解释为是多分支架构搜索空间的特例;

(2) 残差贯穿形状[2]， 对前一层的总共输出乞降， 即gi(Li-1， …， L0)=Li-1+Lk， k < i-1;

(3) 密集贯穿形状[3]， 串联前一层的总共输出， 即gi(Li-1， …， L0)=concat(Li-1， …， L0).

多分支架构搜索空间不错更好地探索神经汇聚会层之间不同的贯穿形状， 丰富了神经会聚结构的类型， 加多神经会聚模子的容量， 提高神经会聚的学习才智， 晋升惩办特定任务的性能.

3.1.2 局部搜索空间

天然链式和多分支架构搜索空间不错以更活泼的形状构建不同类型的神经会聚结构， 然则靠近着搜索空间大、参数界限大， 需要多数的诡计资源完结神经会聚的搜索.因此经常约束至次优或局部极小的神经会聚架构， 弗成灵验地惩办特定任务.为了惩办上述问题， 学者们受到东说念主工遐想的深度神经会聚模子中存在多数重复的块结构的启发， 提议了重复堆叠块结构， 而不是通过搜索单一层构建神经会聚.这种块结构频繁由更小的块组成， 通过堆叠块构建更大的神经会聚架构.这种遐想不仅不错保证神经会聚架构的性能， 而且通过浮浅修改神经会聚的参数， 不错很容易地将搜索到的神经会聚推广到其他的数据集和任务中.

通过引入针对特定问题的先验学问， 遐想具有不同特定架构的块， 组成基于块的搜索空间， 而不只是包括不同类型的单一层.近些年来， 学者们奏效遐想了一些基于块的搜索空间[54， 64-69].NasNet模子[6]是第1个提议了基于块的搜索空间， 该方法遐想了两种类型的块结构， 分别是普通块(normal cell)和降维块(reduction cell)， 如图 16所示.普通块内的卷积步长成立为1， 不错保捏输入特征的维度不变; 降维块内的卷积步长成立为2， 抑遏输入特征的空间维度.

Fig. 16 Different types of block structures 图 16 不同类型的块结构

同期， Cai等东说念主[67]将如DenseNet[3]等经典手工遐想的深度神经会聚模子径直应用在基于块的搜索空间中; Dong等东说念主[70]通过成立搜索莫得分支结构并轮换使器具有固定结构的块， 提议越过意模子参数少、推理时辰快的快速搜索模子， 如图 17所示.原则上， 不同的块之间不错给与纵脱的贯穿形状， 多分支架构搜索空间内的总共贯穿形状均不错使用.梦想情况下， 块结构和合座的神经会聚架构应进行聚拢优化， 而不是单独优化某一部分.

Fig. 17 Densely connected mobile search space 图 17 密集贯穿的出动搜索空间 3.1.3 全局搜索空间和局部搜索空间的比较

搜索空间的类型和大小决定了会聚架构搜索的难度.需要小心的是:无论给与哪种类型的搜索空间， 皆具有不一语气性和相对高维的问题.与链式和多分支等的全局搜索空间比拟， 基于块局部搜索空间具有以下3个优点. (1)显赫抑遏了搜索空间的界限， Zoph等东说念主提议的NasNet[6]方法的效力比NASRL方法[62]快了7倍; (2)通过堆叠块结构创建神经会聚架构照旧被讲授是一个非凡灵验的遐想原则， 举例在递归神经汇聚会重复LSTM模块或ResNet[2]汇聚会堆叠残差结构; (3)通过浮浅地改变块结构中卷积核的数目和大小， 给与块结构创建的神经会聚架构更容易迁徙到其他任务或数据聚会.临了， 通过某种搜索战略不时地堆叠不同的块结构构建最终的会聚架构， 如图 18所示.

Fig. 18 Neural network architecture based on block structure 图 18 基于块结构的神经会聚架构

到目下为止， 学者们提议的基于块的搜索空间的方法， 异常是NasNet搜索空间， 是其他后续神经会聚架构搜索方法的基础.大多数斟酌搜索空间的使命皆维持局部搜索空间方法， 因为引入了对于特定任务的先验学问， 实验完毕[65]同期标明了， 基于块的搜索空间不错取得更好的完毕.同期， 基于块的搜索空间通过浮浅改变块的结构， 即改变滤波器的数目和卷积核的大小等， 使得神经会聚架构非凡容易地泛化到其他的数据集或任务中.一般来说， 全局搜索空间莫得上述优点， 然则在特定的应用环境下吵嘴常有用的.举例:当改变输入数据的结构和类型时， 只是改变块的结构是不可行的.Tan等东说念主[7]在搜索出动架构时给与全局搜索战略， 该方法以为:层的各样性对于出动斥地中完结高精度和低延伸皆是至关进犯的， 况且这些是弗成由基于块的搜索空间提供的.

3.2 搜索战略

当完成构建搜索空间后， 搜索战略决定了如安在搜索空间内搜索针对特定任务的基本架构单位， 并细目神经会聚里面的贯穿形状.一方面需要快速找到性能爽气的神经会聚架构， 另一方面需要幸免过早地约束到次优的神经会聚架构.最初咱们给出搜索战略的界说， D示意熟识数据， M示意构建的神经会聚模子， S示意搜索空间， 则搜索战略过程被时势化为Λ:

Λ:D×S→M.

熟识搜索战略不只是需要细目神经会聚架构的拓扑结构， 同期需要预测优化器、正则管理和其他超参数等.给定熟识数据d×D， 被辩别为熟识集dtrain和考据集dvalid， 搜索战略的目的是找到最优的会聚架构， 使得在考据集dvalid上的熟识缝隙最小， 即:

Λ(A， d)=argminL(mθ， dvalid)+R(θ).

其中， L示意耗费函数， 用于度量神经会聚架构的性能(第3.3节先容); R示意正则管理.优化耗费函数L是全局优化问题， 主流的优化战略包括基于强化学习的优化战略和基于进化算法的优化战略.

3.2.1 基于强化学习的优化战略

强化学习通过代理与环境进行交互， 其宗旨是取得最大化的翌日奖励， 常用于法例决策任务中.在每次迭代过程中， 一方面代理推广动作， 不雅察环境的情景变化并汲取奖励; 另一方面， 环境凭证代剃头出的动作， 诊疗到下一个情景， 况且凭证新的情景产生奖励， 其过程如图 19所示.

Fig. 19 The framework of reinforcement learning 图 19 强化学习框架

强化学习频繁被界说为一个四元组(S， A， ρ， f)， 其中，

(1) S示意总共环境情景的靠近.st×S示意代理在t时刻所处的情景;

(2) A为代理可推广动作的靠近.at×A示意代理在t时刻所选用的动作;

(3) ρ:S×A→R为反馈函数.ri~ρ(st， at)示意代理在情景st推广动作at取得的及时反馈;

(4) f:S×A×S→[0， 1]为情景波折概率散播函数.st+1~f(st， at)示意代理在情景st推广动作at波折到下一情景st+1的概率.

强化学习算法非凡适用于惩办NAS问题， 其中， 代理(搜索战略)决定了系统的情景， 即在搜索空间内自动构建神经会聚模子; 环境(性能评价战略)评估神经会聚架构的性能， 并产生相应的奖励; 代理汲取到奖励， 并凭证环境刻下的情景预测下一个动作(即搜索).通过反复迭代， 最终得到对惩办特定任务性能最高的神经会聚模子.

Q学习优化算法是最早的在线强化学习算法， 同期亦然强化学习最进犯的算法之一.该算法的主要念念路是:通过界说Q函数， 将在线不雅测到的数据代入到底下的更新公式中对Q函数进行迭代学习， 得到精准解:

$ {{Q_{t + 1}}\left( {{s_t}， {a_t}} \right) = {Q_t}\left( {{s_t}， {a_t}} \right) + {\alpha _t}{\delta _t}， } $ $ {{\delta _t} = {r_{t + 1}} + \gamma \max {Q_t}\left( {{s_{t + 1}}， {a_k}} \right) - {Q_t}\left( {{s_t}， {a_t}} \right)， } $

其中， t是刻下时刻， αt是学习率， δt示意时辰差分缝隙， ak是情景st+1简略推广的动作， r是均衡因子.Q学习使用一个合理的战略使代理预测下一时刻的动作， 凭证该动作与环境的交互所得到的下一个情景和反馈来学习得到另一个最优的Q函数.由于Q学习很好奇通过与环境的交互改变代理的动作， 因此在最优限定和游戏上有许多的应用.

Baker等东说念主[58]第1次提议了基于强化学习的神经会聚架构搜索战略， 招引了Q学习优化、ε-蓄意战略和经历回放方法.该方法将代理的动作界说为遴荐不同类型的层添加到神经会聚架构中， 同期决定是否远离构建新的神经会聚架构; 情景是构建的神经会聚架构， 不同期刻产生的模子被分别熟识以评估其惩办特定任务的性能; Q函数通过经历回放期间进行适当的更新.为了量度探索与诓骗， 该方法给与ε-蓄意战略， 以概率ε在搜索空间内立时采样， 然则弗成保证搜索的架构是最优的.与该方法不同的是， Zhang等东说念主[71]在基于块的搜索空间上提议了基于Q学习算法的搜索会聚架构.

战略梯度优化算法是一种通过不时靠近最优值， 最终得到最优战略的优化方法.该方法又不错分为细目战略梯度算法和立时战略梯度算法:在细目战略梯度算法中， 动作以概率1被推广; 在立时战略梯度算法中， 动作以某一概率被推广.近些年来， 细目战略梯度算法渐渐受到了学者们的关怀.假定需要靠近的战略是π(s， a; θ)， 而且该战略对参数θ可导， 则可界说宗旨函数和值函数:

$ {J\left( {{\pi _\theta }} \right) = E\sum {{\gamma _{t - 1}}} {r_t}\mid {s_0}， {\pi _0}， } $ $ {{Q_{{\pi _\theta }}}(s， a) = E\sum\limits_{k = 1}^\infty {{\gamma _{t - 1}}} {r_{t + k}}\mid {s_t} = s， {a_t} = a， {\pi _\theta }， } $

其中， J示意在战略J下的决策， E示意盼望.

Zoph等东说念主[62]第1次提议了基于战略梯度算法完结神经会聚架构搜索， 通过径直限定模拟器完结神经会聚架构的预测.由θ参数化的自动追想限定器界说了立时战略πθ(α|s)， 该限定器凭证先前的动作预测后续的动作， 并使用递归神经会聚(recurrent neural network， 简称RNN)对其进行建模， 如图 20所示.

Fig. 20 Autoregressive control structure 图 20 自动追想限定结构

在每次迭代中， 每个动作以慑服某一概率散播在搜索空间中采样， 秩序贯穿并传输到下一次迭代中.通过性能评估战略(第3.3节中先容)度量预测神经会聚架构的性能， 并凭证强化更新轨则更新限定器的参数:

$ {E_\pi }\left[ {\sum\limits_{t = 0}^T {{\nabla _\theta }} \ln {\pi _\theta }\left( {{\alpha _t}\mid {s_t}} \right){G_t}} \right]. $

学者们雷同斟酌了基于块的搜索空间下的战略梯度限定器.NasNet[6]界说了递归会聚限定器， 该限定器法例地细目搜索空间内预界说数目的块结构的输入和动作.Cai等东说念主[60]提议了不同动作空间的限定器， 并给与强化学习算法熟识.该方法需要一个运行框架， 通过Chen等东说念主[72]提议的方法加宽或加深神经会聚， 天然神经会聚架构发生了变化， 然则它学习到的功能仍然保捏不变.

3.2.2 基于进化算法的优化战略

进化算法(evolutionary algorithm， 简称EA)是基于种群的全局优化算法， 包括运行化、父遴荐[73]、重组和突变、种群遴荐等基本组件.运行化界说了奈何生成运行种群， 运行化后， 优化器通过反复迭代以下技艺直到种群约束:

(1) 从种群中遴荐父节点进行迭代;

(2) 应用重组和变异操作来创建新的个体;

(3) 评估新个体的适应度;

(4) 遴荐合适的个体.

图 21示意了进化算法的基本经由:在进化算法中， 变异、重组和父节点的遴荐决定了总共这个词搜索过程， 通过变异和重组量度种群的各样性和相似性， 适应性函数反馈了优化宗旨， 况且个体遴荐保证了种群中不同个体间的竞争.针对NAS问题， 种群由一组基本会聚架构单位组成， 通过在种群内遴荐一个基本架构单位作为父节点用于变异和重组， 即产生新的神经会聚架构.一般而言， 在NAS中只使用变异算子， 多数的实验示意两个高度适应的个体通过重组操作弗成得到相似或更好的子代.

Fig. 21 The framework of evolutionary algorithm 图 21 进化算法框架

NasNet[6]第1个提议了使用进化算法搜索深度神经会聚架构进行图像分类， 该方法从1 000份最浮浅的神经会聚架构的副本入手， 即一个全局池化层背面贯穿输出层.在父节点遴荐的技艺中， 提议了对成对的神经会聚架构进行采样以便进一步处理.当两个神经会聚架构中较好的一个连同权重被复制和变异， 以批量大小为50的规格熟识了25 600步， 并添加到种群中， 而另一个神经会聚架构被从种群中删除.这相称于使用k=2和p=1的锦标赛遴荐算法.这组突变包括一系列浮浅的操作， 举例在全局池化层之前的纵脱位置添加卷积层以及卷积核的大小、通说念数、卷积步长、学习速率、添加或删除残差贯穿、删除卷积、重置会聚权重以及对应于无变化的突变.由于不再强制推广域管理， 因此不错使用此方法对具有冗余组件的神经会聚架构进行隐式的采样， 如图 22所示.

Fig. 22 Possible network architecture 图 22 可能存在的会聚架构

与NasNet[6]方法不同， MnasNet[7]在更结构化的搜索空间上遐想了一种基于遗传算法搜索战略， 该搜索空间包括具有可能并行卷积操作的一系列片断.该方法以为:会聚架构由3个片断组成， 每个片断由多个卷积层组成， 况且每个片断由连结矩阵描写， 该连结矩阵界说为片断内的每层上的有向无环图.该搜索战略从搜索空间中的20个立时基本架构单位入手.在父节点遴荐技艺， 总共样本对ai， ai+1， 其中， i mod 2=1， 在交叉重组操作中被议论.交叉重组操作以概率p在两个所选的神经会聚架构之间交换片断.然后， 总共在前一步中未经过修改的个体皆议论进行突变操作.MnasNet[7]算法中， 突变是在界说片断的连结矩阵上的立时翻转操作.临了， 从新入手熟识取得的后代并在诡计其适应度.个体的适应度被界说为其在测试数据上的准确性与种群内总共个体中最低准确性之间的互异.由于MnasNet[7]中通过设定阈值， 凭证适应度遴荐个体， 确保性能最差的会聚架构以零概率存活.值得一提的是:这是初次讲授在较极少据集上自动发现的神经会聚架构奏效波折到较大数据集的使命之一， 即从CIFAR-10到ImageNet[18].

Suganuma等东说念主[59]提议了另一个基于遗传算法的优化器， 与上述方法不同的是， 议论在其搜索空间中界说更庸俗的操作集， 包括卷积和池化以及向量的乞降等.该方法将总共这个词神经会聚架构编码为由三元组示意的块序列， 该三元组界说了块的操作和输入.通过贯穿块编码取得的串组成了基因型.在这种基因型界说中不错给与非步履部分， 举例某些特定操作或断开的块的未使用输入.不活跃的部分不在表型中具体化.图 23示意了遗传编码， 其中， 基因型的灰色暗影部分示意无效.节点3中的非步履部分不存在于发扬型中， 由节点4引入的额外最大池化层是基因型中未明确编码的操作奈何出目下发扬型中的示例.该方法提议了(1+λ)-进化战略[74]方法来带领进化， 其中， 突变和遴荐算子在轮回中使用直到远离进化.从对应于父节点的基因入手(初次迭代是立时的)， 通过强制修改基因型中的活性部分来生成后代.突变也适用于其基因型的一个非活性部分的父节点.关联词， 这不会导致发扬型的任何改变， 因此不会加多合座的熟识资本， 即使在这一代的父节点将再次成为下一代的父节点的情况下， 确保了总共这个词搜索的程度.熟识下一代会聚架构， 度量其准确度， 并使用精英遴荐战略遴荐下一次迭代的父节点.

Fig. 23 Genetic code 图 23 遗传编码

Liu等东说念主[75]提议了另一种基于进化算法的搜索战略， 遐想了分层的搜索空间.在每次迭代中， 突变操作皆会遴荐要修改的档次以及对该档次的修改.该种群由200个小的基因型运行化， 这些基因型通过应用1 000个立时突变加多种群的各样性.此外， 对父代中的个体给与诓骗锦标赛算法(5%的种群数目)进行遴荐， 况且在进化过程中不会移除任何个体.该方法中， 突变不错推广添加、改变和删除基因型等操作.

Real等东说念主[54]的后续使命是在使用进化算法进行神经会聚架构搜索方面最进犯的使命之一， 该方法主要用于发现AmoebaNet-B和AmoebaNet-C神经会聚架构， 它在具有不同界限大小的CIFAR-10和ImageNet数据集上的图像分类任务创造了新的记载， 朝上了东说念主工遐想的深度神经会聚模子的性能.关联词， 在该方法的搜索过程共使用了3 150个GPU小时， 况且不错在NasNet搜索空间上推广， 并使用锦标赛遴荐算法在每次迭代中遴荐父代个体.所遴荐的个体在普通块或降维块的操作或贯穿中立时改变而发生突变， 并熟识25个周期.与之前的使命违抗， 该算法不只是依赖于性能评估战略的准确性， 而且还包括了个体存在的时辰.这有助于遏抑重复遴荐发扬爽气的突变模子并为种群引入各样性， 其等价于为宗旨函数添加了一个正则化管理， 确保搜索到的神经会聚架构不仅简略一次性能评估具有高精度， 而且每次评估皆具有高性能.

之前磋磨的基于进化算法的搜索战略主要关怀点的是找到一个忽略GPU预算完毕的爽气性能架构.这些方法中使用的最短搜索时辰仍然需要17个GPU天.接下来磋磨的两项使命更关怀搜索效力， 将搜索时辰裁减到1个GPU天以内， 并提供了可比较的完毕.完结这一宗旨的关键是不同突变的组合， 这些突变是功能保捏诊疗和更具侵犯性的蓄意战略.

Elsken等东说念主[76]提议了一种浮浅而灵验的进化算法完结搜索， 其灵感来自于功能保捏变换.该方法给与精英遴荐战略来遴荐父代， 勤勉能保捏突变产生8个不同的后代， 况且每个后代熟识17个周期.运行的神经会聚架构包括3个卷积层和两个最大池化层.如前所述， 功能保捏诊疗操作显赫地减少了每个神经会聚架构的熟识时辰， 从而裁减了总共这个词搜索过程的捏续时辰.

在近似的使命中， Wistuba等东说念主[77]雷同诓骗了功能保捏突变战略， 但使用了基于块的搜索空间.该方法提议的搜索战略从一个浮浅的神经会聚架构入手， 并推广功能保捏突变以加多种群的数目和各样性， 即， 通过从基础的神经会聚生成15个额外的子代使得运行种群变得各样化.在推广进化算法的过程中， 给与锦标赛遴荐算法遴荐父代的个体， 并在对后代进行适应性评价前， 对其进行15个周期的熟识.与Liu等东说念主[75]的方法近似， 总共的个体皆在进化过程中存活以确保种群的各样性.如图 24中提供了一个搜索过程的示例， 不错发现具有纵脱神经会聚结构的块.

Fig. 24 Neural network architecture search based on evolutionary algorithm 图 24 基于进化算法完结神经会聚架构搜索 3.2.3 不同搜索战略的比较

表 3总结了不同的搜索战略在CIFAR-10基准数据集上分类的完毕.关联词， 不同的方法在搜索空间、搜索时辰和数据引申等方面有着很大的互异， 缺乏搭伙的可比较的基准.天然NAS不错被视为优化超参数的一种特殊方法， 但大多数关联使命皆被忽略了.NasNet搜索空间是最常用的， 这是因为引入的先验学问有意于发现性能爽气的神经会聚架构.近似地， 参数重用战略、功能保捏战略在提高搜索效力方面是灵验的.

Table 3 Comparison of classification results and search time of different search strategies on CIFAR-10 dataset 表 3 不同搜索战略在CIFAR-10数据集上的分类完毕和搜索时辰比较 3.2.4 轻量级神经会聚搜索

MnasNet算法[7]提议了一种用于出动神经会聚模子遐想的自动神经结构搜索方法， 其中， 与昔时线法的主要区别是延伸感知多宗旨奖励和新的搜索空间.MnasNet[7]算法基于两个主要念念想.

(1) 将搜索问题示意为一个多宗旨优化问题， 同期议论神经会聚模子的准确性和推理延伸;

(2) 与昔时使用FLOPs来近似推断延伸的使命[62， 68， 85]不同， 径直通过在践诺出动斥地上推广模子来测量践诺的延伸.

该想法的灵感起头于搜索的失败经常是由一个不准确的代理导致的， 举例， MobileNet[8]和NASNet[6]有近似的失败阵势(575M vs 564M)， 然则他们的延伸较着不同(113ms与183ms); 其次， 不雅察到昔时的自动化方法主若是寻找一些类型的块， 然后重复疏通的块结构构建神经会聚.这简化了搜索过程， 但也扼杀了对诡计效力很进犯的层各样性.为了惩办这个问题， 该方法提议了一种新的领会档次搜索空间， 它允许层在架构上不同， 但仍然在活泼性和搜索空间大小之间取得适当的均衡.

本文遐想了一种新的领会档次搜索空间， 它将CNN模子领会为私有的块， 然后分别搜索每个块的操作和贯穿， 从而允许在不同块中使用不同的层结构.图 25示意了领会档次搜索空间， 凭证神经汇聚会每层的输入特征分辨率和滤波器的大小， 神经汇聚会的层被分组成许多预界说的架构， 称为块.每个块包含数目可变的重复疏通的层， 如果输入/输出的分辨率不同， 但总共其他层皆具有跨距1， 则唯一第1层具有跨距2.对于每个块， 该方法搜索单个层的操作和贯穿以及层数n， 然后合并层重复n次(举例， 4-1层到4-N4层是疏通的).不同块(如2-1层和4-1层)的层不错不同.

Fig. 25 Decomposition of hierarchical search space 图 25 领会档次搜索空间

该方法使用强化学习方法为多宗旨搜索问题找到Pareto最优解.将搜索空间中的每个神经会聚模子映射到令牌列表， 这些令牌是由参数为θ的代理生成的一串动作a1:t决定的.宗旨是使预期的奖励最大化:

$ J = {E_{p\left( {{a_{1:T}};\theta } \right)}}[R(m)]， $

其中， 由动作a1:t采样得到的， R(m)是界说的多宗旨函数.

图 26示意了MnasNet算法的合座经由， 搜索战略由3个部分组成:基于递归神经会聚(RNN)的限定器、取得模子精度的熟识器和用于测量延伸的基于出动电话的推理引擎.按照家喻户晓的样本-评估-更新战略来熟识限定器.在每个技艺中， 限定器最初使用其刻下参数对一批模子进行采样， 方法是凭证其RNN模子中的SoftMax预测令牌的序列.熟识每一个样本模子， 并取得在特定任务上的准确度ACC(m)， 并在信得过手机上运行它来取得它的推理延伸LAT(m).然后诡计奖励值R(m).在每一步完毕时， 通过使用近端战略优化使预期奖励最大化来更新限定器的参数.不时迭代样本-评估-更新战略， 达到最大迭代步数或参数约束为止.

Fig. 26 MnasNet algorithm 图 26 MnasNet算法

MnasNet模子应用于图像分类[86]和COCO对象检测[87].与MobileNet V2[10]比拟， MnasNet[7]模子在谷歌像素手机上以疏通的延伸将ImageNet的精度提高了3.0%.另一方面， 如果完毕宗旨精度， 那么MnasNet模子比MobileNet V2快1.8倍， 比NASNet[6]快2.3倍， 并具有更好的精度.与庸俗使用的ResNet-50[2]比拟， MnasNet模子在减少4.8倍的参数和10倍乘法加法操作的情况下， 精度略有晋升(76.7%).

3.3 性能评估战略

通过学习到的搜索战略找到惩办特定任务的神经会聚架构M， 为了更好地学习搜索战略， 需要评估神经会聚架构M的性能， 最浮浅的方法是在原始熟识数据集上熟识神经会聚架构M， 并在考据集上测试其惩办特定任务的性能.然则需要对每个神经会聚架构M从新入手熟识， 然后进行测试.这个过程非凡耗时， 况且需要多数的GPU诡计资源.因此， 遐想高效合理的性能评估战略吵嘴常进犯的.近些年， 奈何高效、准确地度量神经会聚模子的性能是斟酌的热门.

影响神经会聚熟识效力的因素非凡多， 包括熟识数据集的大小、图像的分辨率、熟识迭代次数等.为了加速搜索过程， 评估神经会聚架构性能的主要挑战在于给与较少的诡计资源， 高效准确地想到神经会聚架构的性能.最近， 一些使命通过减少熟识次数[6， 88]、给与熟识数据的子集[89]、低分辨率图像[90]、更少的滤波器和更少的块结构[6， 54]等形状， 以低保真度的形状近似神经会聚的信得过性能.天然低保真评估方法抑遏了诡计资本， 同期也会在想到中引入偏差， 神经会聚的性能频繁被低估.然则当搜索战略只依赖不同构架间性能的排序， 当性能排序相对安适时， 引入的缝隙对学习搜索战略莫得任何的影响.

然则最近的斟酌完毕标明:低保真评估的性能近似与信得过的神经会聚性能之间的互异太大时， 不同神经会聚架构间性能的相对排序可能会发生显赫的变化[88].为了惩办该问题， 学者们提议在学习弧线的基础上， 推断不同神经会聚架构的性能.Domhan等东说念主[90]提议从运行学习弧线启程， 远离预测发扬欠安的学习弧线以加速搜索过程.另外， 一些方法同期议论架构超参数预测最优的部分学习弧线[91-94].加速性能评估的另一种方法是基于已有的神经会聚架构运行化新的神经会聚架构.Wei等东说念主[94]提议了会聚态射的方法， 在修改神经会聚架构的同期保捏神经会聚学习到的功能.通过该方法， 不错捏续不时地加多神经会聚架构的容量并保捏神经会聚的性能， 而无需从新熟识[95].

一次架构搜索(one-shot architecture search)将总共可能的神经会聚架构视为超图的不同子图， 并在具有边贯穿的架构之间分享权重.图 27示意一次架构搜索框架， 由一个输入节点(节点0)、3个荫藏招引(节点1~节点3)和一个输出节点(节点4)组成的浮浅神经会聚.一次架构搜索模子(如图 27(a)所示)包含对每个节点的总共可能的候选操作， 即3×3卷积、5×5卷积和最大池化等操作， 每个可能的神经会聚架构是一次架构搜索模子的子图(如图 27(b)所示)， 并分享权重.ENAS[65]学习递归神经会聚限定器， 从搜索空间中采样， 并通过强化学习近似梯度完结一次架构搜索框架的熟识.DARTS[68]通过聚拢优化一次架构模子的一齐参数和搜索空间的一语气浮松变量， 完结异构架构搜索算法的熟识.

Fig. 27 One-shot architecture search 图 27 一次架构搜索框架

不同的性能评估战略通过不同的方法完结高效、准确地度量神经会聚架构的性能:低保真度近似方法通过减少熟识时辰、给与熟识子集等形状提高效力， 保捏神经会聚性能的相对排序; 学习弧线推理方法凭证熟识过程中的学习弧线推理神经会聚架构的性能， 提前远离性能差的搜索; 会聚态射方法通过从已有的神经会聚架构运行化新的神经会聚架构， 不错灵验地保捏神经会聚架构的性能， 显赫减少熟识所需的时辰; 一次架构搜索模子只是需要一次熟识， 不同的神经会聚架构之间通过分享权重加速性能评估的效力.

不同性能评估战略的比较见表 4.

Table 4 Comparison of different methods of performance evaluation strategy 表 4 NAS性能评估战略的不同方法的比较 4 总结与瞻望

目下存在3种构建轻量级神经会聚的主流方法， 分别是东说念主工遐想轻量级神经会聚、神经会聚模子压缩算法和基于神经会聚架构搜索的自动化神经会聚架构遐想.东说念主工遐想的轻量级神经会聚照旧取得了显赫的完毕， 主要有减少卷积核的数目、减少特征的通说念数以及遐想更高效的卷积操作等关键期间， 但吵嘴常依赖遐想者的经历.奈何灵验地将针对特定问题的先验学问加入到模子构建过程中， 是翌日斟酌的重心地点.通过会聚剪枝、权重压缩和低秩领会是对已有的会聚进行压缩， 然则压缩算法需要遐想者探索较大的遐想空间以及在模子大小、速率和准确率之间量度.为了减少东说念主为因素的干扰， 自动机器学习期间是翌日斟酌的热门， 聚拢优化深度神经会聚经由的总共模子参数.神经会聚架构搜索的斟酌主要聚会在深度神经会聚上， 许多搜索架构皆源自NASNet[6]搜索空间， 通过各样搜索算法在界说的搜索空间内自动生成的， 庸俗应用于惩办图像识别、图像分割和讲话建模等任务[6， 7， 98， 99]， 然则只可针对某一特定或合并类型的数据集.奈何使用跨不同数据集的学问来加速优化过程， 是翌日斟酌的热门.其他的挑战是聚拢优化深度神经会聚经由的总共模子参数.到目下为止， 深度神经会聚的通用自动化仍处于起步阶段， 许多问题尚未得到惩办.关联词， 这仍然是一个令东说念主慷慨的领域， 况且翌日的使命的地点需要强调其杰出的实用性.

轻量级模子的发展使得神经会聚愈加高效， 从而简略庸俗地应用到各样场景任务中.一方面， 轻量级神经会聚有更小的体积和诡计量， 抑遏了对斥地存储才智和诡计才智的需求， 既不错安装到传统家电中使其愈加智能化， 也不错将深度学习系统应用在杜撰现实、增强现实、智能安防和智能可衣服斥地等新兴期间中; 另一方面， 轻量级神经会聚具有更快的运行速率和更短的延时， 简略对任务进行及时处理， 对于在线学习、增量学习和散播式学习有重要意思; 另外， 及时处理的神经会聚简略欣忭自动驾驶期间的需求， 提高自动驾驶的安全性.轻量级神经会聚将对于东说念主工智能期间的普及、栽培智能化城市起不可或缺的作用.

本文由“智能镶嵌式系统”专题特约编著王泉教悔、吴中海教悔、陈仪香教悔、苗启广教悔保举.bdsm 调教