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谷歌AI新方法:可提升 10 倍图像识别效率关键还简单易用

归档日期:06-10       文本归类:多分辨率      文章编辑:爱尚语录

  在开发以卷积神经网络(CNN)为核心的机器学习模型时,我们通常会先使用固定的资源成本,构建最初的模型,然后增加更多资源(层数)扩展模型,从而获得更高的准确率。

  著名的 CNN 模型 ResNet(深度残差网络),就可以用增加层数的方法从ResNet-18 扩展到 ResNet-200。谷歌的 GPipe 模型也通过将基线 倍,在 ImageNet 数据库上达到 84.3% 的准确率,力压所有模型。

  一般来说,模型的扩大和缩小都是任意增加 CNN 的深度或宽度,抑或是使用分辨率更大的图像进行训练和评估。虽然这些传统方法提高准确率的效果不错,但大多需要繁琐的手动调整,还可能无法达到最佳性能。

  因此,谷歌AI团队最近提出了新的模型缩放方法“复合缩放(Compound Scaling)”和配套的EfficientNet 模型。他们使用复合系数和 AutoML 从多个维度均衡缩放 CNN,综合考虑深度和宽度等参数,而不是只单纯地考虑一个,使得模型的准确率和效率大幅提升,图像识别的效率甚至可以大幅提升 10 倍。

  为了弄清楚神经网络缩放之后的效果,谷歌团队系统地研究了改变不同维度对模型的影响,维度参数包括网络深度、宽度和图像分辨率。

  首先他们进行了栅格搜索(Grid Search)。这是一种穷举搜索方法,可以在固定资源的限定下,列出所有参数之间的关系,显示出改变某一种维度时,基线网络模型会受到什么样的影响。换句话说,如果只改变了宽度、深度或分辨率,模型的表现会发生什么变化。

  综合考虑所有情况之后,他们确定了每个维度最合适的调整系数,然后将它们一同应用到基线网络中,对每个维度都进行适当的缩放,并且确保其符合目标模型的大小和计算预算。

  简单来说,就是分别找到宽度、深度和分辨率的最佳系数,然后将它们组合起来一起放入原本的网络模型中,对每一个维度都有所调整。从整体的角度缩放模型。

  与传统方法相比,这种复合缩放法可以持续提高模型的准确性和效率。在现有模型 MobileNet 和 ResNet 上的测试结果显示,它分别提高了 1.4% 和 0.7% 的准确率。

  因为,为了进一步提高性能,谷歌 AI 团队还使用了 AutoML MNAS 框架进行神经架构搜索,优化准确性和效率。AutoML 是一种可以自动设计神经网络的技术,由谷歌团队在 2017 年提出,而且经过了多次优化更新。使用这种技术可以更简便地创造神经网络。

  由此产生的架构使用了移动倒置瓶颈卷积(MBConv),类似于 MobileNetV2 和 MnasNet 模型,但由于计算力(FLOPS)预算增加,MBConv 模型体积略大。随后他们多次缩放了基线网络,组成了一系列模型,统称为EfficientNets。

  为了测试其性能,研究人员与 ImageNet 上的其他现有 CNN 进行了比较。结果显示,EfficientNet 在大多数情况下表现亮眼,比现有 CNN 的准确率和效率都高,还将参数大小和计算力降低了一个数量级。

  此外,EfficientNets 不仅在 ImageNet 上表现出众,其能力还可以转移到其它数据集上。

  他们在 8 个流行的迁移学习数据集上测试了 EfficientNets。结果显示,它在其中的 5 个上面都拿到了顶尖成绩,例如在 CIFAR-100 上获得了 91.7% 的成绩,在 Flowers 上获得了 98.8% 的成绩,而且参数至少减少了一个数量级,甚至还可以最多减少 21 倍,说明 EfficientNets 具有很强的迁移能力。

  谷歌 AI 团队认为,EfficientNets 有望凭借简单易操作的特点,成为未来计算机视觉任务的新基石。

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