李宏毅机器学习课程笔记-13.4模型压缩之架构设计

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调整Network的架构设计（Architecture Design），让它变得只需要比较少的参数，这是在实际操作中最有效的做法。

Low Rank Approximation

如果是Fully Connected Network，前一层和后一层分别有N、M个neuron则需要$N\times M$个参数，我们可以在这两层中间加一个有K个neuron的层(不要激活函数)就需要$K(N+M)$个neuron，这样就可以减少参数量，但是根据线性代数的知识可知这3层的性能不一定比之前的2层好。

Depthwise & Pointwise Convolution

在普通卷积中，每个filter（卷积核）要处理输入的所有channel。假设输入有$I$个channel，有$O$个尺寸为$k\times k$的filter，则需要$(k\times k\times I)\times O$个参数、输出$O$个channel。

深度可分离卷积(Depthwise Separable Convolution)又称为Depthwise&Pointwise Convolution，分为以下2步，共需要$k\times k\times I+I\times O$个参数、输出$O$个channel。

  1. Depthwise Convolution

    在这一步中，filter的数量等于输入channel的数量，即每个filter只处理一个channel，这步的作用就是修改输入的尺寸。

    假设输入有$I$个channel，因此就有$I$个filter；假设每个filter的尺寸为$k\times k$，则需要$(k\times k\times1)\times I$个参数、输出$I$个channel。

  2. Pointwise Convolution

    在这一步中，以上一步(Depthwise Convolution)的输出作为输入，每个filter的尺寸必须为$1\times 1$，和普通卷积核一样要处理输入的所有channel，这步的作用就是修改输入的通道数。

    假设有$O$个filter，则需要$(1\times1\times I)\times O$个参数、输出$O$个channel。

Group Convolution

Group Convolution就是把输入的多个channel分成多个group，对每个group分别进行一次或多次普通卷积。Group Convolution算是普通卷积和Depthwise Convolution的折衷，当group数量和输入的通道数相同时它就相当于Depthwise Convolution，当group数量为1时它就相当于普通卷积。

不同卷积的PyTorch实现

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# 普通卷积, weight数量 = in_chs * out_chs * kernel_size^2
nn.Conv2d(in_chs, out_chs, kernel_size, stride, padding)

# Group Convolution, Group数量可以自行控制，表示要分成几个group，其中in_chs和out_chs必须可以被groups整除
nn.Conv2d(in_chs, out_chs, kernel_size, stride, padding, groups=groups)

# Depthwise Convolution, 输入通道数=输出通道数=group数量, weight数量 = in_chs * kernel_size^2
nn.Conv2d(in_chs, out_chs=in_chs, kernel_size, stride, padding, groups=in_chs)

# Pointwise Convolution, 也就是1×1卷积, weight数量 = in_chs * out_chs
nn.Conv2d(in_chs, out_chs, 1)

Application

Depthwise Separable Convolution被广泛地用在各种小型网络中：SqueezeNet、MobileNet、ShuffleNet、Xception，其中最知名的为MobileNet。

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