ImageNet训练再创纪录！谷歌提出1个小时训练EfficientNet，准确率高达83％！

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本文转载自：AI科技评论  |  注：文末附论文PDF下载

作者 | 青暮

近年来，随着深度学习走向应用落地，快速训练ImageNet成为许多机构竞相追逐的目标。

2017年6月，FaceBook使用256块GPU以1小时在ImageNet上成功训练了ResNet-50。在这之后，ResNet-50基本成为了快速训练ImageNet的标配架构。

2018年7月，腾讯实现用2048块Tesla P40以6.6分钟在ImageNet上训练ResNet-50。同年8月，Fast.ai实现了18分钟的快速训练，他们使用的硬件是128块Tesla V100。到11月，索尼更是将训练时间压缩为224秒，不过其当时使用了2176块Tesla V100。Fast.ai和索尼使用的网络架构也都是ResNet。

那么如今，在快速训练ImageNet的竞逐上，形成了什么局面呢？

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ResNet霸榜，偶有对手

在DAWNBench的ImageNet训练排行榜上，我们可以看到，前五名都是使用了ResNet-50，并且最快训练时间达到了2分38秒，同时还能实现93.04%的top-5准确率，以及14.42美元的低训练成本。

DAWNBench 是斯坦福发布的一套基准测试，主要关注端到端的深度学习训练和推断过程，用于量化不同优化策略、模型架构、软件框架、云和硬件的训练时间、训练成本、推理延迟和推理成本。

排行榜地址：https://dawn.cs.stanford.edu/benchmark/ImageNet/train.html

但除了ResNet-50，就没有其它适合快速训练ImageNet的架构了吗？

在这个排行榜的第10位，我们看到了一个孤独的名字——AmoebaNet-D N6F256，根据排行榜的数据，它用1/4个TPUv2 Pod和1小时的时间在ImageNet上达到了93.03%的top-5准确率。

实际上，该架构在2018年4月就由谷歌提出，在相同的硬件条件下，AmoebaNet-D N6F256的训练时间比ResNet-50要短很多。

并且，AmoebaNet-D N6F256的训练成本也只有ResNet-50的一半。AmoebaNet-D是基于进化策略进行架构搜索的NAS架构，谷歌通过提供复杂的构建模块和较好的初始条件来参与进化过程，实现了手动设计和进化的有机组合。

论文：Regularized Evolution for Image Classifier Architecture Search

除此之外，在DAWNBench的排行榜上，就看不到其它类型的架构了。但是在Papers With Code的ImageNet排行榜上，就没有出现ResNet和AmoebaNet-D霸榜的现象。

在top-5准确率前五名中，可以注意到，除了ResNet以外，剩下的架构都和EfficientNet有关。其中排名第一的架构，其top-5准确率已经达到了98.7%。不过这个排行榜并没有列出训练时间、硬件和成本，所以和DAWNBench不能一概而论。

排行榜地址：https://www.paperswithcode.com/sota/image-classification-on-imagenet

EfficientNet近日在这项竞逐中也出现了新突破，新加坡国立大学的尤洋和谷歌研究院的Quoc Le等人发表了一项新研究，表示其用1小时实现了ImageNet的训练，并且top-1准确率达到了83%（Papers With Code的排行榜前十名的top-1准确率在86.1%到88.5%之间）。

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2011.00071.pdf

尤洋在推特上表示，这项研究在准确率足够高的前提下，在速度上创造了一个世界记录。

EfficientNets是基于有效缩放的新型图像分类卷积神经网络系列。

目前，EfficientNets的训练可能需要几天的时间；例如，在Cloud TPU v2-8节点上训练EfficientNet-B0模型需要23个小时。

在这项研究中，作者探索了在2048个内核的TPU-v3 Pod上训练EfficientNets的技术，目的是在以这种规模进行训练时可以实现加速。

作者讨论了将训练扩展到1024个TPU-v3内核、批量大小为65536时所需的优化，例如大批量优化器的选择和学习率的规划，以及分布式评估和批量归一化技术的利用。

此外，作者还提供了在ImageNet数据集上训练EfficientNet模型的时序和性能基准，以便大规模分析EfficientNets的行为。

通过优化后，作者能够在1小时4分钟内将ImageNet上的EfficientNet训练到83％的top-1准确率。

图1展示了对不同TPU内核数，EfficientNet-B2和B5训练时间达到的峰值准确率。训练时间在分布式训练和评估循环初始化之后立即开始计算，并在模型达到峰值准确率时结束。

可以观察到EfficientNet-B2在1024个TPU-v3内核上的训练时间为18分钟，top-1准确率为79.7％，全局批处理大小为32768，这表明训练速度明显提高。

通过在1024个TPU-v3内核上将全局批处理规模扩展到65536，可以在EfficientNet-B5上在1小时4分钟内达到83.0％的准确率。

表2展示了EfficientNet-B2和B5峰值准确率的基准，这里可以找到准确率的完整基准以及相应的批次大小，作者表示，即使使用全局批次大小，使用他们的方法，也可以在EfficientNet-B5上保持83％的准确率。

这项研究至少表明了，在EfficientNet上探索大规模图像分类的快速训练也是一个有希望的方向。

2

方法

将EfficientNet培训扩展到1024个TPU-v3内核会带来很多挑战，必须通过算法或系统优化来解决。

第一个挑战是随着全局批量规模的增加保持模型质量。由于全局批处理规模随用于训练的内核数量而定，因此，必须利用大批量训练技术来保持准确率。

而在大量TPU芯片上进行训练时也会面临计算瓶颈，不过可以使用Kumar等人提出的分布式评估和批量归一化技术来解决这些瓶颈。以下是为扩展TPU-v3 Pod上的EfficientNet训练而探索的优化技术：

大批量优化器

最初的EfficientNet论文使用RMSProp优化器，但众所周知，批量较大时，RMSProp会导致模型质量下降。

通过数据并行性将训练规模扩展到1024个TPU-v3内核，意味着如果保持每个内核的批量大小不变，则全局批量大小必须与内核的数量成比例增加。例如，如果我们将每核的批处理大小固定为32，则1024个核上的全局批处理大小将为32768。

另一方面，如果在扩展到多个核时全局批处理大小是固定的，则每核的批处理大小会降低，导致效率低下和吞吐量降低。

因此，为了更好地利用每个TPU内核的内存并提高吞吐量，必须使用较大的全局批处理大小。使用You等人提出的分层自适应速率缩放（LARS）优化器，能够扩展到65536的批量，同时达到与Tan和Le中报告的EfficientNet基准准确率相似的准确率。

学习率规划

为了在使用大批量时保持模型质量，作者还采用了学习率预热和线性缩放技术。

在保持epoch数固定的同时增加全局批量大小将导致更新权重的迭代数较少。为了解决这个问题，作者将线性缩放规则应用于批次中每256个样本的学习率。

但是，较高的学习率会导致发散。因此，作者还应用了学习率预热，其中训练以较小的初始学习率开始，并在可调整的时期内逐渐提高学习率。此外，作者比较了各种学习速率规划，例如指数衰减和多项式衰减，发现对于LARS优化器，多项式衰减计划可实现最高的准确率。

分布式评估

评估循环的执行是EfficientNet的标准云TPU实现的另一个计算瓶颈，因为评估和训练循环是在单独的TPU上执行的。

在传统的TPUEstimator中，评估是在单独的TPU上进行的，训练的执行速度要比评估快，导致端到端时间很大程度上取决于评估时间。

为了克服这个问题，作者利用Kumar等人所述的分布式训练和评估循环。它在所有TPU上分配了训练和评估步骤，并允许扩展到更大数量的副本。

分布式批处理归一化

作者使用Ying等人提出的方案，通过将副本的子集分组在一起，在副本之间分布批处理归一化。这种优化可通过权衡TPU之间的通信成本来提高最终精度。分组在一起的副本数是可调超参数。

最终的批次归一化批次大小（每个副本子集中的样本总数）也会影响模型质量以及收敛速度。对于大于16的副本子集，作者还探索了将副本分组在一起的二维切片方法。

精度

目前已经观察到，使用bfloat16浮点格式来训练卷积神经网络可以达到甚至超过使用传统单精度格式（例如fp32）训练的网络的性能，这可能是较低精度的正则化效果所致。

作者实现了混合精度训练，以利用bfloat16的性能优势，同时仍保持模型质量。在实验中，bfloat16用于卷积运算，而所有其他运算都使用fp32。使用bfloat16格式进行卷积可提高硬件效率，而不会降低模型质量。

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