AISystem中的CNN模型小型化技术解析

AISystem中的CNN模型小型化技术解析

AISystem AISystem 主要是指AI系统，包括AI芯片、AI编译器、AI推理和训练框架等AI全栈底层技术 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AISystem

引言

在移动端和嵌入式设备上部署深度学习模型时，模型的大小和计算效率至关重要。本文将深入解析AISystem项目中介绍的几种CNN模型小型化技术，包括ESPNet系列、FBNet系列、EfficientNet系列和GhostNet系列，帮助读者理解这些轻量化网络的设计思想和实现原理。

ESPNet系列：高效空间金字塔设计

ESPNet V1的创新点

ESPNet V1专为高分辨率图像语义分割设计，其核心贡献在于提出了高效空间金字塔卷积模块(ESP Module)。该模块通过以下方式实现高效计算：

1. 卷积分解：将标准卷积分解为point-wise卷积和空洞卷积金字塔
2. 参数减少：1x1卷积降低维度，K组空洞卷积同时下采样
3. 感受野保持：尽管参数减少，仍能保持较大的感受野

HFF特性解决网格伪影

ESP模块中引入的层次特征融合(HFF)机制有效解决了扩张卷积带来的网格伪影问题。通过在不同膨胀率的特征图拼接前进行层次化添加，既保持了模块的简单性，又消除了网格误差。

ESPNet V2的改进

ESPNet V2在V1基础上进一步优化：

1. EESP模块：采用分组卷积和深度可分离扩张卷积
2. 计算复杂度降低：相比ESP模块减少7倍参数
3. 实现优化：将多个point-wise卷积合并为单个分组卷积

FBNet系列：基于NAS的轻量网络

FBNet V1的DNAS方法

FBNet V1采用DNAS(可微分神经架构搜索)方法：

1. 超网构建：将搜索空间表示为超网
2. 梯度优化：避免枚举训练各个架构
3. 时延感知：预先测量候选block时延，快速估算整体时延

FBNet V2的通道搜索创新

FBNet V2提出DMaskingNAS方法：

1. 通道mask机制：通过mask向量实现不同channel输出
2. 计算优化：共享卷积核参数，减少计算量
3. 形状传播：最大化每个触发器或参数的精度

FBNet V3的联合搜索

FBNet V3采用两阶段搜索策略：

1. 粗粒度阶段：寻找高性能候选网络结构-超参数对
2. 细粒度阶段：结合进化算法和Auto Train优化器

EfficientNet系列：复合缩放技术

EfficientNet V1的复合缩放

EfficientNet V1提出compound scaling method：

1. 统一缩放：通过复合系数φ协调网络宽度、深度和分辨率
2. 平衡原则：α·β²·γ²≈2的约束条件
3. FLOPS控制：总FLOPS按2^φ比例增长

EfficientNet V2的改进

EfficientNet V2在V1基础上优化：

1. 训练感知NAS：联合优化accuracy、parameter efficiency和trainning efficiency
2. 模块扩展：引入Fused-MBConv模块
3. 架构调整：减小expansion ratio，倾向3x3卷积核

GhostNet系列：廉价特征生成

GhostNet V1的Ghost模块

Ghost模块的核心思想：

1. 特征生成：普通conv生成基础特征图
2. 廉价操作：DW卷积生成冗余特征图
3. 特征融合：concat基础特征和冗余特征

GhostNet V2的DFC注意力

GhostV2引入解耦全连接注意力(DFC)：

1. 全局感受野：FC层生成attention maps
2. 计算优化：相比自注意力更简单高效
3. 性能提升：在相似计算量下精度超过V1

技术对比与总结

| 技术系列 | 核心思想 | 主要创新 | 适用场景 | |---------|---------|---------|---------| | ESPNet | 空间金字塔分解 | ESP模块、HFF融合 | 高分辨率图像分割 | | FBNet | NAS搜索优化 | DNAS、通道mask | 移动端通用模型 | | EfficientNet | 复合维度缩放 | 统一缩放系数 | 资源受限场景 | | GhostNet | 廉价特征生成 | Ghost模块 | 轻量级网络设计 |

这些轻量化技术各有侧重，在实际应用中可根据具体需求选择合适的模型结构。理解这些技术的设计原理，有助于我们在实际项目中更好地进行模型选择和优化。

实践建议

1. 高分辨率图像处理：优先考虑ESPNet系列
2. 移动端部署：FBNet和EfficientNet是较好选择
3. 极轻量需求：GhostNet系列可能更适合
4. 自定义需求：可借鉴这些技术的设计思想进行模型改造

通过深入理解这些轻量化技术的原理和特点，开发者可以更有效地在资源受限的环境中部署深度学习模型。

AISystem AISystem 主要是指AI系统，包括AI芯片、AI编译器、AI推理和训练框架等AI全栈底层技术 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AISystem