27、卷积神经网络：架构、应用与加速算法深度解析

卷积神经网络：架构、应用与加速算法深度解析

1. 现代卷积神经网络架构

1.1 Inception网络

Inception网络是目前性能最佳的卷积神经网络（CNN）之一，尤其在计算机视觉领域表现出色。其核心是重复的Inception块，该块使用多种滤波器，如1×1、3×3和5×5滤波器，同时还采用最大池化，无需在这些滤波器中进行选择。使用1×1滤波器的主要目的是在将数据输入到更大的滤波器（如3×3滤波器）之前，减少数据量，从而降低计算量。

例如，一个28×28×192的输入与3×3×128的滤波器卷积，输出为28×28×128，约需1.74亿次乘加运算（MACs）。若先使用1×1×96的滤波器减少数据量，再与3×3×128的滤波器卷积，总计算量可降至约1亿次MACs，节省约60%的计算量。同样，在5×5滤波器前使用1×1滤波器，也能显著减少计算量。

Inception块中的1×1滤波器具有双重作用：一是为其他滤波器减少数据量，二是生成输出。不同的滤波操作可以并行进行，最终将输出拼接在一起，得到最终大小为28×28×256的输出。

1×1卷积块在减少大尺寸滤波器卷积的数据量方面起着重要作用。Inception块允许学习多个滤波器的权重，避免了选择单一滤波器的问题。不同滤波器的并行卷积操作和拼接操作进一步提高了性能。

1.2 其他CNN结构

在自然语言处理（NLP）任务中，利用语言的句法元素和其他结构信息的特征可以提高性能。基本的CNN无法捕捉语言中的这些依赖关系，因此提出了结构化CNN来克服这一缺点。

• Dependency CNN（DCNN）