【李飞飞】cs231n-1/3
0. 课程计划
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课程推荐书籍
2019讲解
2020讲解(仅前三集)
CS231n全称：Convolutional Neural Networks for Visual Recognition
cs224 自然语言处理
没有找到2017以后的视频流出，现在根据2021的slides学习。
课程目标：
- 理解应用
- 开发模型
- 洞悉前沿
最近5年的新进展；
仍未解决的挑战；
伦理；
1. 课程导读
1.1 CV简史
神经科学激发了AI。
1959年，Hubel and Wiesel，bar状刺激，脉冲式响应；
1963年，Larry Roberts，第一篇CV论文；
1970年，David Marr，2D转3D模型构建；
1986年，Hinton等，BP算法；
1992年，感知机；
1997年，图像场景分割；
1999年，单目标识别；
2001年，人脸检测；
2005年，梯度直方图（HoG，Histogram of Gradients)
2006年，空间金字塔；
CV图像集圣杯：
Caltech101，李飞飞，2004
VOC (Visual Object Classes Challenge 2009)
PASCAL (Pattern Analysis Statistical Modelling and Computational Learning 2006)
ImageNet，李飞飞，2009，2015年起机器已经打败人类；
1.2 CS231n一览
图像识别(image classification)是CV领域的核心问题，据此衍生的应用包括：目标检测、图像注解(image captioning)、语义分割(semantic segmentation)、视频问答(VQA, visual question answering)、visual instruction navigation、场景图生成(scene graph generation)等。
2. Image Classification
课程目标：
- 图像分类任务理解
- 两个最基本的数据驱动方法：KNN + 线性分类器
2.1 任务理解
人类看到猫的图片，机器看到的是MN3的像素值，这是gap；
影响效果的挑战：
- 视角变化、背景干扰、光线、遮挡
- 姿势、类内变化、类间相似
图像分类任务与排序等传统问题有明显区别，也就是无法通过硬编码算法实现；
2.2 最近邻算法
2.2.1 基本思想
物以类聚，人以群分；
你是什么样的人，看跟你关系最近的K个朋友的为人；
应用：互联网推荐系统之协同过滤系统，缺点是冷启动问题；
训练过程：记住所有数据和标签；
O
(
1
)
O(1)
O(1)
推理过程：根据距离最近的已知图像-标签对的，预测你的标签；
O
(
N
)
O(N)
O(N)
这样的计算复杂度是不可接受的，推理太慢了。
常用的距离度量方式：
L1：
d
(
I
1
,
I
2
)
=
∑
P
∣
I
1
P
−
I
2
P
∣
d(I_1, I_2) = \sum_{P}|I_1^P-I_2^P|
d(I1,I2)=∑P∣I1P−I2P∣，P表示像素点；
L2：
d
(
I
1
,
I
2
)
=
∑
P
(
I
1
P
−
I
2
P
)
2
d(I_1, I_2) = \sqrt{\sum_{P}(I_1^P-I_2^P)^2}
d(I1,I2)=∑P(I1P−I2P)2
1-NN：你离谁最近，你的标签就跟谁的一模一样；
K-NN：离你最近的K个样本，根据距离，加权投票，共同决定你的标签；
K-NN算法的距离度量不适用于原始像素，因为原始数据哪怕仅仅平移一个像素，求得的距离都可能非常大，这不合理，平移前后的图像理应距离非常小。
图像做为一个整体的距离，也有一些改进算法，例如余弦相似度，但是仍然不能解决本质问题，更核心的提取特征。
2.2.2 超参策略
K-NN算法中的超参：K值、距离度量
- 方案一：选择训练集表现最优的K，不好，那样K一定等于1；
- 方案二：选择测试集表现最优的K，不好，谁也不知道算法在新数据上的表现；
- 方案三：切分为训练集、验证集、测试集，用验证集选择K，最终性能在测试集评估，好点，验证集选择随机性大；
- 方案四：交叉验证，更合理；
例如，将除测试集之外的数据分为5份，每次取一份做为验证集，重复5次，用这五次验证集上的平均值做为K，最终在测试集评估；
交叉验证常用于小样本集，在DL中不常用了。为什么?因为DL中一般数据集都很大，验证集随机性不大，而交叉验证又非常耗时。
2.3 线性分类器
f
(
x
,
W
)
=
W
x
+
b
f(x,W)=Wx+b
f(x,W)=Wx+b
线性分类器是NN（乐高积木）中的每层积木的基础，NN几乎就是线性分类+上下采样；
截距 b b b使得分类器不必恒过原点；
线性分类器的缺点：无法拟合非线性边界，例如异或、同心圆、散点
3. 损失函数与优化算法
3.1 Loss Func
3.1.1 Hinge Loss
SVM的铰链损失函数：
L
i
=
∑
j
≠
y
i
m
a
x
(
0
,
s
j
−
s
y
i
+
1
)
L_i=\sum_{j\not = y_i}max(0, s_j-s_{y_i}+1)
Li=∑j=yimax(0,sj−syi+1),
y
i
y_i
yi是标签；
通俗来说就是：与标签得分相近的要惩罚，得分远低于标签的无视。
”1“其实就是冗余安全度，因为权重可以缩放，所以并不关心分数的绝对大小，所以1就够了。
使L=0的W唯一吗？不唯一，例如2W；
损失函数可以用平方值吗， L i = ∑ j ≠ y i m a x ( 0 , s j − s y i + 1 ) 2 L_i=\sum_{j\not = y_i}max(0, s_j-s_{y_i}+1)^2 Li=∑j=yimax(0,sj−syi+1)2 ？可以，这样惩罚力度不同，也可以。
那究竟如何设计损失函数呢？
3.1.2 正则化
在原有数据损失函数上加一个正则化的项，让模型更加简单，让参数更小。
正则化的目的：防止过拟合，防止死记硬背，防止模型过于复杂。其他相似约束：
Dropout (防止一家独大）
Batch Normalization
Stochastic depth，fractional pooling, etc
L ( W ) = 1 N ∑ i = 1 N L i ( f ( x i , W ) , y i ) + λ R ( W ) L(W)=\frac{1}{N}\sum_{i=1}^{N}L_i(f(x_i,W),y_i)+\lambda R(W) L(W)=N1∑i=1NLi(f(xi,W),yi)+λR(W)
L2正则：
R
(
W
)
=
∑
k
∑
l
W
k
,
l
2
R(W)=\sum_k \sum_l W_{k,l}^2
R(W)=∑k∑lWk,l2
L1正则：
R
(
W
)
=
∑
k
∑
l
∣
W
k
,
l
∣
R(W)=\sum_k \sum_l |W_{k,l}|
R(W)=∑k∑l∣Wk,l∣
弹性网络Elastic net：
R
(
W
)
=
∑
k
∑
l
β
W
k
,
l
2
+
∣
W
k
,
l
∣
R(W)=\sum_k \sum_l \beta W_{k,l}^2+|W_{k,l}|
R(W)=∑k∑lβWk,l2+∣Wk,l∣
3.2 Softmax分类器
Softmax就是多分类逻辑回归；
P
(
Y
=
k
∣
X
=
x
i
)
=
e
s
k
∑
j
e
s
j
P(Y=k|X=x_i)=\frac{e^{s_k}}{\sum_j e^{s_j}}
P(Y=k∣X=xi)=∑jesjesk
优点：1. 得分可能是负数，exp之后都是正数；2. 所有概率加起来等于1；3. 升函数；
交叉熵损失函数=对数似然损失函数=负对数损失函数： L i = − l o g ( e s k ∑ j e s j ) L_i=-log(\frac{e^{s_k}}{\sum_j e^{s_j}}) Li=−log(∑jesjesk)，具体看cs229课程；
可见，这种损失函数不关心分类错误的类的得分情况。每个样本分类正确这一事件之间是不相关的，因此联合概率就是直接相乘，小数乘很多次就变成非常非常小的数字，容易消失，加log之后就是直接相加，将乘法就转化为加法了。
最大似然估计简介：使得所有图片都被正确分类的联合概率最大。log概率之和最大化，就是最大似然，就是-log概率之和最小化。得到交叉熵损失函数。
KL散度=交叉熵-信息熵，又叫相对熵；
D
K
L
(
P
∣
∣
Q
)
=
∑
y
P
(
y
)
l
o
g
P
(
y
)
Q
(
y
)
D_{KL}(P||Q)=\sum_yP(y)log\frac{P(y)}{Q(y)}
DKL(P∣∣Q)=y∑P(y)logQ(y)P(y)
交叉熵：
H
(
P
,
Q
)
=
H
(
p
)
+
D
K
L
(
P
∣
∣
Q
)
H(P,Q) = H(p)+D_{KL}(P||Q)
H(P,Q)=H(p)+DKL(P∣∣Q)
3.3 优化算法
3.3.1 梯度
梯度方向最抖，负梯度方向是下降最快的方向；
所谓“梯度下降法”，就是使得损失函数值沿着负梯度方向下降。
- 数值解：
d
f
(
x
)
d
x
=
l
i
m
h
→
0
f
(
x
+
h
)
−
f
(
x
)
h
\frac{df(x)}{dx}=lim_{h\rarr 0}\frac{f(x+h)-f(x)}{h}
dxdf(x)=limh→0hf(x+h)−f(x)
慢，估计值，易于计算 - 解析解：求导公式，链式法则
快，准确，容易崩溃
3.3.2 SGD与minibatch
记训练集是N，minibatch一次喂一小口，就像醉汉一样，知道自己要下山，但是走起来摇摇晃晃，不过一直在走，最终也能到山脚。
一次喂全部N，内存消耗太大。
如何学习到最好的W？两方面：
- 利用NN将原始数据编码，提取特征（手动则为“特征工程”）
- 改进优化算法；
4. NN
BP在pytorch中的实现实际如下：
链式法则，
∂
f
∂
x
=
∂
f
∂
q
∂
q
∂
x
\frac{\partial f}{\partial x}=\frac{\partial f}{\partial q}\frac{\partial q}{\partial x}
∂x∂f=∂q∂f∂x∂q，其中
∂
f
∂
q
\frac{\partial f}{\partial q}
∂q∂f称为Upstream梯度，
∂
q
∂
x
\frac{\partial q}{\partial x}
∂x∂q称为local梯度
5. CNN
全连接处理图片问题的缺点：1. 计算量太大；2. 丢失空间信息；
池化层：增大平移不变性，减小参数量，防止过拟合；
6. DL软硬件
7. 训练NN-One time setup
7.1 激活函数
sigmoid
- 优点：1. 压缩数据范围至[0,1]；2. 与神经元的firing rate相似，仿生解释更容易理解；
- 缺点：
- 饱和曲线导致梯度消失；
梯度为0则权值无法更新： ∂ σ ( x ) ∂ x = σ ( x ) ( 1 − σ ( x ) ) \frac{\partial \sigma (x)}{\partial x}=\sigma(x)(1-\sigma(x)) ∂x∂σ(x)=σ(x)(1−σ(x)) - 输出值不是以0为中心（zero-centered）
出现zig-zag现象，也就是上一层的输出全正，梯度的符号又完全相同，则只能在第一象限、第三象限前进，更加曲折、更慢； - 指数计算相对耗时；
- 应用：
- 一般不用；
- 网络的最后一层分类器，可以用sigmoid
- 循环神经网络LSTM的特定层，IFO用sigmoid，G用tanh，这是特殊场景；
tanh
仍然存在饱和曲线导致的梯度消失；
ReLU (Rectified Linear Unit)
优点：1. 不再饱和；2. 计算高效；3. 快速收敛；
缺点：不以0为中心
当x<0时，梯度为0，权值不再更新，这个结点成为“僵尸”；
Leaky ReLU:
f
(
x
)
=
m
a
x
(
0.01
x
,
x
)
f(x)=max(0.01x, x)
f(x)=max(0.01x,x)
PReLU:
f
(
x
)
=
m
a
x
(
α
x
,
x
)
f(x)=max(\alpha x,x)
f(x)=max(αx,x)，其中P表示parametric，引入参数
α
\alpha
α
ELU, Exponential Linear Units: 需要计算指数
Swish: KaTeX parse error: Undefined control sequence: \belta at position 14: f(x)=x\sigma(\̲b̲e̲l̲t̲a̲ ̲x)
SELU, Scaled ELU:
在满足以下两个条件的情况下，经过该激活函数后使得样本分布自动归一化到0均值和单位方差：
1 按照给定的参数对权重初始化：对于正态分布的初始化，初始化参数为0均值，方差为
1
/
n
\sqrt{1/n}
1/n, n是输入的通道个数
2 按照给定的参数对样本计算激活函数：
λ
=
1.0507
,
α
=
1.6733
\lambda=1.0507,\alpha=1.6733
λ=1.0507,α=1.6733
Maxout: 每个神经元有两组(w,b)参数，参数量增加一倍；
7.2 数据预处理
标准化处理：
减均值将原始数据各个维度移动到原点为中心；
除标准差将各个维度的范围限制在单位1以内；
PCA：主成分分析
第一主成分是协方差矩阵的主特征向量方向；
沿主成分方向做数据投影、降维；降维后协方差矩阵是对角矩阵；
白化：
PCA投影后再对每一维度缩放，方差为1，则称为白化；
PCA白化的基础上，再映射回原数据坐标系，称为ZCA白化；
PCA和白化计算复杂，不再常用；
归一化后，对W的敏感程度更小，能用更大的学习率；
应用：
AlexNet减一张平均图；
VGGNet减每个通道的均值；
ResNet每个通道减均值除标准差；
7.3 权重初始化
方案一：所有权重全初始化为同一个常数
则所有神经元前向、反向都相同，永远行为已知，等于只有一个神经元；
方案二：随机初始化，幅度怎么选
f
(
∑
i
w
i
x
i
+
b
,
∂
f
∂
w
i
=
f
′
∗
x
i
f(\sum_iw_ix_i+b,\frac{\partial f}{\partial w_i}=f'*x_i
f(∑iwixi+b,∂wi∂f=f′∗xi
以tanh为例，幅度小，
x
i
x_i
xi趋向于0，梯度消失；幅度大，
f
′
f'
f′趋向于0，输出趋近于饱和区，仍然梯度消失；
方案三：Xavier初始化，幅度
1
D
i
n
\frac{1}{\sqrt{D_{in}}}
Din1
其中
D
i
n
=
D_{in}=
Din=kernel_sizekernel_sizeinput_channel；
假设输入X和权值W是均值为0且独立同分布，则输出的方差=输入的方差；
可见，ReLU不是均值为0，因此Xavier初始化仍然不能解决问题；
方案四：MSRA初始化，幅度
2
D
i
n
\sqrt{\frac{2}{D_{in}}}
Din2，何凯明首次用于ResNet
假设
W
∼
N
o
r
m
a
l
(
0
,
2
/
d
)
W\sim Normal(0,2/d)
W∼Normal(0,2/d)，或者
W
∼
U
n
i
f
o
r
m
(
−
6
/
d
,
6
/
d
)
W\sim Uniform(-\sqrt{6/d},\sqrt{6/d})
W∼Uniform(−6/d,6/d)，则输出的方差=输入的方差；
7.4 BN
Batch Normalization，强行将中间的特征图转成标准分布；
假设输入x是NxD维：
求batch中每个特征维度的均值，得到D个均值；
求batch中每个特征维度的方差，得到D个方差；
广播计算，减均值除标准差，得到NxD的输出；
标准分布的约束过强，因此再加学习参数：
y
i
,
j
=
γ
j
x
i
,
j
~
+
β
j
y_{i,j}=\gamma_j \tilde{x_{i,j}}+\beta_j
yi,j=γjxi,j~+βj
如果
γ
=
σ
,
β
=
μ
\gamma=\sigma,\beta=\mu
γ=σ,β=μ，则等效于Identity;
应用：常用于FC、Conv后，激活函数之前；
BN优点：
- 加快收敛
- 改善梯度，远离饱和区
- 支持大学习率
- 对初始化不敏感
- 起正则化作用
7.5 迁移学习
8. 训练NN–Traning dynamics
8.1 优化器
SGD缺点：
x
t
+
1
=
x
t
−
α
∇
f
(
x
t
)
x_{t+1}=x_t-\alpha\nabla f(x_t)
xt+1=xt−α∇f(xt)
- 在陡峭方向抖动；2. 陷于局部最优点或鞍点；3. 每个minibatch决定自己的，噪声大；
Momentum: 动量与历史相关，大胖子下山，冲出局部，更平滑
v
t
+
1
=
ρ
v
t
+
∇
f
(
x
t
)
v_{t+1}=\rho v_t+\nabla f(x_t)
vt+1=ρvt+∇f(xt)
x
t
+
1
=
x
t
−
α
v
t
+
1
x_{t+1}=x_t-\alpha v_{t+1}
xt+1=xt−αvt+1
Nesterov Momentum：往前多看一步，更快收敛
v
t
+
1
=
ρ
v
t
−
α
∇
f
(
x
t
+
ρ
v
t
)
v_{t+1}=\rho v_t-\alpha\nabla f(x_t+\rho v_t)
vt+1=ρvt−α∇f(xt+ρvt)
x
t
+
1
=
x
t
+
v
t
+
1
x_{t+1}=x_t+v_{t+1}
xt+1=xt+vt+1
AdaGrad:SGD的学习率用二次项自适应，系数累加，缺点是累加后系数太大，逐渐不更新了，卡住了；
s
t
+
1
=
s
t
+
∇
f
(
x
t
)
∗
∇
f
(
x
t
)
s_{t+1} = s_t + \nabla f(x_t)*\nabla f(x_t)
st+1=st+∇f(xt)∗∇f(xt)
x
t
+
1
=
x
t
−
α
∇
f
(
x
t
)
/
(
s
t
+
1
+
1
e
−
7
)
x_{t+1}=x_t-\alpha\nabla f(x_t)/(\sqrt{s_{t+1}+1e^{-7}})
xt+1=xt−α∇f(xt)/(st+1+1e−7)
RMSProp:“Leaky AdaGrad”，在AdaGrad基础上惩罚系数
s
t
+
1
=
γ
s
t
+
(
1
−
γ
)
∇
f
(
x
t
)
∗
∇
f
(
x
t
)
s_{t+1} = \gamma s_t + (1-\gamma)\nabla f(x_t)*\nabla f(x_t)
st+1=γst+(1−γ)∇f(xt)∗∇f(xt)
x
t
+
1
=
x
t
−
α
∇
f
(
x
t
)
/
(
s
t
+
1
+
1
e
−
7
)
x_{t+1}=x_t-\alpha\nabla f(x_t)/(\sqrt{s_{t+1}+1e^{-7}})
xt+1=xt−α∇f(xt)/(st+1+1e−7)
Adam:学习率用一次项和二次项自适应
q
t
+
1
=
γ
1
q
t
+
(
1
−
γ
1
)
∇
f
(
x
t
)
q_{t+1} = \gamma_1 q_t + (1-\gamma_1)\nabla f(x_t)
qt+1=γ1qt+(1−γ1)∇f(xt)
s
t
+
1
=
γ
2
s
t
+
(
1
−
γ
2
)
∇
f
(
x
t
)
∗
∇
f
(
x
t
)
s_{t+1} = \gamma_2 s_t + (1-\gamma_2)\nabla f(x_t)*\nabla f(x_t)
st+1=γ2st+(1−γ2)∇f(xt)∗∇f(xt)
x
t
+
1
=
x
t
−
α
q
t
+
1
/
(
s
t
+
1
+
1
e
−
7
)
x_{t+1}=x_t-\alpha q_{t+1}/(\sqrt{s_{t+1}+1e^{-7}})
xt+1=xt−αqt+1/(st+1+1e−7)
初始情况下启动较慢，上述公式还需要做一点点修正；
8.2 学习率
台阶式：ResNet中，每30epoch，将学习率乘0.1；
余弦式：
α
t
=
1
2
α
0
(
1
+
c
o
s
(
t
π
/
T
)
\alpha_t=\frac{1}{2}\alpha_0(1+cos(t\pi/T)
αt=21α0(1+cos(tπ/T)；
线性式：
α
t
=
α
0
(
1
−
t
/
T
)
\alpha_t=\alpha_0(1-t/T)
αt=α0(1−t/T)
幂函数：
α
t
=
α
0
/
t
\alpha_t=\alpha_0/\sqrt{t}
αt=α0/t
以上所有优化器都使用的一阶导数，而使用二阶导数不需要学习率；
之所以不使用，是海森矩阵的逆矩阵难以计算，虽然也有一些近似方法如BGFS、L-BGFS，但是仍然不常用；
早停：训练集准确率提高，验证集反而降低，则过拟合
模型集成：兼听则明，例如随机森林、2016年imagenet竞赛冠军，提升2%
checkpoint集成，好而相同；
周期性增大学习率，好而不同；
8.3 正则化
修改损失函数：KaTeX parse error: Undefined control sequence: \lambaR at position 12: L=L_{data}+\̲l̲a̲m̲b̲a̲R̲(W)
L2正则：
R
(
W
)
=
∑
k
∑
l
W
k
,
l
2
R(W)=\sum_k \sum_l W_{k,l}^2
R(W)=∑k∑lWk,l2
L1正则：
R
(
W
)
=
∑
k
∑
l
∣
W
k
,
l
∣
R(W)=\sum_k \sum_l |W_{k,l}|
R(W)=∑k∑l∣Wk,l∣
弹性网络Elastic net：
R
(
W
)
=
∑
k
∑
l
β
W
k
,
l
2
+
∣
W
k
,
l
∣
R(W)=\sum_k \sum_l \beta W_{k,l}^2+|W_{k,l}|
R(W)=∑k∑lβWk,l2+∣Wk,l∣
另一种正则化方法：DropOut，有效防止过拟合
- 打破特征之间的联合适应性，每个特征都能独当一面
- 模型集成的效果
- 随机抹去一些记忆，有效防止过拟合
- 训练阶段用p的概率做DropOut，测试阶段要乘p把幅度补回来，或者在训练阶段原地补偿Inverted dropout
数据增强：拔一根毫毛，吹出猴万个
正则化方法：Dropout、BN、数据增强、DropConnet、Fractional Pooling、Cutout…
8.4 超参
- 检查初始loss，看代码有没有bug
- Overfit a small sample
- 选一个能使loss下降够快的LR
- 逐渐降低LR
- 看loss曲线，判断过拟合、欠拟合、早停
8.5 Evaluation
超参：网络结构、学习率、正则化 --> AutoML
9. 典型CNN结构
目标：培养算法直觉，迁移学习，学习技巧
1998年LeNet5: 6w参数
conv-pool-conv-pool-fc-fc
卷积算子的优点：局部感受野；权值共享；下采样池化可以减少参数、防止过拟合；
2012年AlexNet:6000w参数
conv-pool-LSN–conv-pool-LSN–conv-conv-conv-pool-fc-fc-fc
贡献：
- 使用大量数据增强
- 首次使用ReLU
- 使用MaxPooling
- 使用DropOut
- 损失函数加L2正则化
- SGD+Momentum
- LR阶梯下降
- 正则化用LSN，Local Response Normalization，认为同一位置不需要太多的高激活神经元；–>现在基本弃用
2013年ZFNet:
结构同ResNet，做了更好的超参调整；
贡献：
用反卷积可视化（pool的反向需要记录switch）；
2014年VGGNet:1.38亿个参数
贡献：
same_conv，
2层33conv的感受野与1层55conv的感受野相同
3层33conv的感受野与1层77conv的感受野相同
而计算量下降。
缺点：
前两个conv占据大量内存，第一个FC占据1亿个参数；
2014年GoogLeNet:500w个参数
贡献：
- 提出高效的“Inception"模块
Inception模块使用不同尺度conv核+max pool，然后把结果摞起来；
原始Inception缺点：
计算量大，摞起来通道越来越大
1x1卷积：Network In Network, NiN
-降维、升维
-跨通道信息交融
-减少参数量
-增加模型深度
为了能堆起来，参数注意步长和padding， o = ⌊ （ x − f + 2 p ) / s ⌋ + 1 o=\lfloor（x-f+2p)/s\rfloor+1 o=⌊（x−f+2p)/s⌋+1 - 辅助分类层，模型集成，也相当于正则化
- Global Ave Pooling层，替代FC，更省参数
class activation map，可视化激活图
甚至可以做语义分割！
Inceptionv2:
-用2层conv33代替1层conv55 (类似VGG)
-用conv13和conv31代替conv3*3
Inceptionv4：结合ResNet
2015年ResNet：
更深的NN效果反而不好，原因不是过拟合，而是梯度消失；
- 残差模块：
浅层网络得到的结果加在深层网络的结果上；
H ( x ) = F ( x ) + x H(x)=F(x)+x H(x)=F(x)+x，x是浅层结果，F(x)是中间新学习到的残差，H(x)是深层结果； - 不再使用池化层，而使用stride=2
- bottleneck
conv11–conv33–conv1*1 - MSRA初始化
变体：
2016年，Stochastic Depth，随机让部分残差块失活；
2017年，DenseNet，DenseBlock内密集跳接；
2017年SENet:
Squeeze-and-Excitation Netwoks，思路就是在feature map后面加一个global avg pooling得到C个值，再加两个FC层，进行重新校准，然后乘回原来的feature map.
2017年后，主办方觉得没必要再比了，比赛被迁移到kaggle上；
2017年SqueezeNet:
- 组合conv，减少参数量
- 权重合并、量化、霍夫曼编码、模型裁剪，做模型极限压缩
2017 MobileNet: DepthwiseConv
2018 ShuffleNet: GroupConv+channel shuffle
2016 NAS: Neural Architecture Search，meta learning，元学习, Learning to learn，用RNN生成模型参数，用强化学习获得环境奖励；
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