14、深度学习模型的程序复用设计模式

深度学习模型的程序复用设计模式

1. 程序复用设计模式简介

在2017年之前，大多数神经网络模型的代码编写采用批处理脚本风格。随着人工智能研究人员和经验丰富的软件工程师越来越多地参与到研究和设计中，模型的编码方式开始发生转变，逐渐体现出软件工程中复用和设计模式的原则。

使用设计模式构建神经网络模型的早期形式之一是采用程序风格进行复用。设计模式意味着存在一种当前最佳的模型构建和编码实践，可广泛应用于多种场景，如图像分类、目标检测与跟踪、人脸识别、图像分割、超分辨率和风格迁移等。

设计模式的引入对卷积神经网络（CNNs）以及其他架构（如用于自然语言处理的Transformer）的发展起到了推动作用。它帮助其他研究人员理解和复现模型架构，将模型分解为可复用的组件或模式，使从业者能够观察、理解并进行高效的设备实验。

例如，从AlexNet到VGG的转变就体现了这一点。AlexNet的作者因资源不足，设计了在两个GPU上并行运行的CNN架构，并凭借两个镜像卷积路径的设计赢得了2012年ILSVRC图像分类竞赛。随后，其他研究人员开始研究重复卷积模式的效果。2014年，GoogLeNet和VGG都基于重复卷积模式构建模型，分别成为2014年ILSVRC竞赛的冠军和亚军。

以下是一些著名架构的亮点：
| 架构名称 | 亮点 |
| ---- | ---- |
| VGG | 2014年ImageNet ILSVRC图像分类挑战赛冠军 |
| ResNet | 2015年ImageNet ILSVRC图像分类挑战赛冠军 |
| ResNeXt | 2016年，作者通过引入宽卷积层提高了准确率 |