深度学习之DenseNet

本文假设你已经对DenseNet的网络结构有一定的认识，不需要进行详细的结构介绍，本文重心在与如何使用DenseNet、参数细节介绍，以及作者是如何训练得到令人惊讶的结果的。卷积网络目前发展分为两类，以inception为典型的并行结构与ResNet为典型的串行结构，作者以一个新颖的思路发明了一种新的网络结构，比其他经典网络参数更少，更容易收敛。

超参数

DenseNet的作者认为ResNet的恒等函数与输出H通过加法联系到一起，可能会阻碍信息的流动。而DenseNet的这个结构正好可以改善这种情况。

如果把DenseNet当做黑盒子来使用的话，你需要了解一些重要的参数，growth_rate与depth。增长率与深度，增长率的大小决定了当前层的输出维度。而depth很显然代表了你创建的网络深度。如果你了解ResNet的基础知识话，就会知道残差网络是以残差块为一个单位进行组织，DenseNet同样如此，total_blocks参数代表将会有多少block。

这里写图片描述

通过此图，我们可以看到有3个block,growth_rate为5。DenseNet通过卷积与平均池化，接连两个block。keep_prob是dropout的参数，不仅使用了dropout正则化，而且还使用了BN正则化。记得inception-v3网络中使用的BN代替了dropout,理由是BN已经有正则化效果了，不需要dropout，此外作者还用到了L2正则化。从此点来看，作者明显没有受到前人的约束勇于创新。结构如下，BN+Relu+Conv+Dropout

weight_decay是BN中的权重衰减系数，一般设置为0.9、0.95。nesterov_momentum参数是动量梯度下降的参数，但是我查看论文作者使用的还是SGD,这让我想起了之前有个争论，Adam到底好不好？有的科研人员验证出Adam是最好的梯度下降方法，也有另外一派，找出了Adam失效的特殊情况。果然还是SGD最靠谱。model_type参数是使用DenseNet还是使用DenseNet-BC，这两个网络的区别还是要从原文中来看，作者为了使得模型更加的紧凑，如果denseblock有k个特征映射，也就是维度数，把连接两个block的层我们称为transition层，通过这个层进行特征降维，输出Qk 维，Q

训练细节

除了 ImageNet数据集，作者训练其他的数据集使用3个dense blocks,并且每个block中层数相同，在第一个dense block之前的第一层卷积网络输出16个channel（或者两倍的增长率，使用DenseNet-BC网络），核的大小为33，使用11卷积后接22的平均池化作为连接两个block 的transition层。对于L（深度）与k(增长率)，作者使用的有（40，12）、（100，12）、（100、24）。对于DenseNet-BC参数设置为（100，12），（250，24），（190，40）。对于ImageNet数据集，作者训练的方式如下：使用4个dense block ,input大小为224224，初始化第一层卷积是由输出维度为2k,卷积核大小为7*7，步长为2，剩下的featrue-maps（特征映射大小设置为k）

这里写图片描述

,此外还有一处区别，就是红框画出的部分，并不是每个block层数都相同。这个可能需要你自己设置。我翻阅了基于tensorflow DenseNet 论文源码实现，写的最好的还是这篇，这篇将DenseNet-BC考虑进去了，所有的tensorflow实现中所有的block的层数都相同，所以如果你发现了不要困惑，因为非ImageNet数据集都使用这种方式，这也许给了我们一些启示，如果你做迁移学习的时候，类别并不是很多，图像也不是很复杂，那就完全没有必要使用上面的复杂结构。我测试了MINST数据集，2个block，效果能达到98%,还真是令人吃惊不是吗？点击下载论文

总结

觉得很有必要一起研读网络实现源码，从中体会到更特别的感触，总的来说DenseNet的网络实现，还是比较简单的，与Inception不同，inception不仅要考虑分支，还要考虑辅助节点，确实很复杂，与ResNet搭建一样简单，封装好block之后就可以happy的搬砖了，遗憾的是我并没有找到DenseNet已经训练好的模型参数，如果有模型参数的话可能几次epoch就能收敛到不错的效果。下面是整个网络的构建过程，逻辑比较清晰没有复杂的结构，点击我查看DenseNet源码。如果还比较困惑可以对照着论文，一目了然，本人能力有限，如果有瑕疵请指出，欢迎与我讨论学习