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文章目录
1. 深度
1.1 为什么加深可以提升性能
Bengio和LeCun说过大多说函数如果用一个深层结构刚刚好解决问题,那么就不可能有一个更浅的同样紧凑的结构来解决。 要解决比较复杂的问题， 要么增加深度， 要么增加宽度， 而增加宽度的代价旺旺远高于深度。 一定深度是有必要的.
1.1.1 更好拟合特征
现在的深度学习网络结构基本模块是卷积,池化,激活,这是一个标准的非线性变换模块. 更深的模型, 意味着更好的非线性表达能力, 可以学习更加复杂的变化, 从而可以拟合更加复杂的输入。
1.1.2 网络更深, 每一层要做的事情也更加简单
神经网络的每一层都各司其职, 比如第一层学到了边缘, 第二层学到了简单的形状, 第三层开始学习到了目标的形状, 更深的网络层能学习到更复杂的表达. 如果只有一层, 那么学习到的复杂程度就很小了.
网络加深带来的两个主要的好处, 更强大的表达能力和逐层的特征学习。
1.2 如何定量评估深度与模型性能
理论上一个2层的网络可以拟合任何连续函数, 但是需要宽度很大, 不现实.
我们直到一个模型越深越好, 但是怎么用一个指标直接定量衡量模型的能力和深度之间的关系, 就有了直接和间接法两种方案。
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直接法是定义指标理论分析网络的能力；
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间接法是通过在任务中的一系列指标比如准确率等来进行比较。
1.2.1 直接法
一个更深的网络, 可以将输入空间分为更多的线性相应空间, 他的能力是浅层网络的指数级倍.
1.2.2 间接法
网络的加深可以提高模型性能, 对比准确度得出: 在一定范围内, 网络越深, 性能越好。
1.3 加深就一定更好吗?
主要从 性能提升和优化 两个方面看:
1.3.1 加深带来的优化问题
ResNet为什么这么成功, 就是因为它是的深层神经网络的训练成为可行.
深层网络带来的 梯度不稳定 , 网络退化的问题始终存在, 可以缓解, 无法消除. 这就是深度加深, 性能反而开始下降的原因.
1.3.2 网络加深带来的饱和
网络的深度不是越深越好。没有一直加深一直提升的情况, 需要实验定论.
2. 宽度
在一定程度上, 网络越深, 性能越好. 这一次我们来考虑另一个维度, 宽度, 即通道的数量.
2.1 为什么需要足够的宽度
深度在一定程度上能够表现出更好的性能, 而宽度则起到另一个作用。那就是让每一层学习到更加丰富的特征, 比如不同方向, 不同频率的纹理特征。 比如颜色的地区, 以及颜色变化的情况等。太窄的网络, 每一层能捕获的模式有限, 此时网络再深都不可能提取到足够的信息往下传递。
2.2 网路到底需要多宽
2.2.1 网络宽度的下限在哪?
考虑到效率, 不能一直增加宽度.因为带来的计算量是平方增长的。宽度不同于深度, 宽度减少后, 用于补偿模型性能的深度不是呈指数级增长, 而是多项式增长, 这似乎反映出宽度并没有深度那么重要。
2.2.2 网络宽度对模型性能的影响
网络的宽度自然不是越宽越好.
2.2.3 网络宽度和深度哪个更重要?
这个问题没有答案, 两者都重要. 因为我们需要细节也需要性能. 不过有些模型对深度更加敏感, 有些对宽度更加敏感。没有谁更重要, 但是建议有限调整网络的宽度。
2.3 如何更加有效地利用宽度
网络宽度非常关键:
- 宽度对计算的贡献非常大
- 宽度对性能的影响非常大
追求的是越窄性能越高越好, 没有那么好的事儿, 但是可以从这几个方向入手.
2.3.1 提高每一层的通道的利用率
宽度这么重要, 就要好好利用每一个通道, 也就是提高每一个通道的利用率.
2.3.2 用其他通道的信息来补偿
DenseNet网络就是将各层之间进行链接, 在小通道下, 实现高性能.
3. 总结
- 深度学习的名字带着”深”, 可见深度对模型的重要性.
- 深度学习成功在于深, 但是宽度也很重要, 甚至不亚于深度, 在计算量上的影响甚至比深度更加重要.
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