7.7. 稠密连接网络（DenseNet）

ResNet极大地改变了如何参数化深层网络中函数的观点。 稠密连接网络（DenseNet） (Huang et al., 2017)在某种程度上是ResNet的逻辑扩展。让我们先从数学上了解一下。

7.7.1. 从ResNet到DenseNet

回想一下任意函数的泰勒展开式（Taylor expansion），它把这个函数分解成越来越高阶的项。在\(x\)接近0时，

(7.7.1)\[f(x) = f(0) + f'(0) x + \frac{f''(0)}{2!} x^2 + \frac{f'''(0)}{3!} x^3 + \ldots.\]

同样，ResNet将函数展开为

(7.7.2)\[f(\mathbf{x}) = \mathbf{x} + g(\mathbf{x}).\]

也就是说，ResNet将\(f\)分解为两部分：一个简单的线性项和一个复杂的非线性项。 那么再向前拓展一步，如果我们想将\(f\)拓展成超过两部分的信息呢？ 一种方案便是DenseNet。

../_images/densenet-block.svg

图7.7.1 ResNet（左）与 DenseNet（右）在跨层连接上的主要区别：使用相加和使用连结。

如 图7.7.1所示，ResNet和DenseNet的关键区别在于，DenseNet输出是连接（用图中的\([,]\)表示）而不是如ResNet的简单相加。 因此，在应用越来越复杂的函数序列后，我们执行从\(\mathbf{x}\)到其展开式的映射：

(7.7.3)\[\mathbf{x} \to \left[ \mathbf{x}, f_1(\mathbf{x}), f_2([\mathbf{x}, f_1(\mathbf{x})]), f_3([\mathbf{x}, f_1(\mathbf{x}), f_2([\mathbf{x}, f_1(\mathbf{x})])]), \ldots\right].\]

最后，将这些展开式结合到多层感知机中，再次减少特征的数量。 实现起来非常简单：我们不需要添加术语，而是将它们连接起来。 DenseNet这个名字由变量之间的“稠密连接”而得来，最后一层与之前的所有层紧密相连。 稠密连接如 图7.7.2所示。

../_images/densenet.svg

图7.7.2 稠密连接。

稠密网络主要由2部分构成：稠密块（dense block）和过渡层（transition layer）。 前者定义如何连接输入和输出，而后者则控制通道数量，使其不会太复杂。

7.7.2. 稠密块体

DenseNet使用了ResNet改良版的“批量规范化、激活和卷积”架构（参见 7.6节中的练习）。 我们首先实现一下这个架构。

mindsporepytorch
from mindspore import nn, ops
from d2l import mindspore as d2l


def conv_block(input_channels, num_channels):
    return nn.SequentialCell([
        nn.BatchNorm2d(input_channels), nn.ReLU(),
        nn.Conv2d(input_channels, num_channels, kernel_size=3, padding=1,
                  pad_mode='pad')])

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l


def conv_block(input_channels, num_channels):
    return nn.Sequential(
        nn.BatchNorm2d(input_channels), nn.ReLU(),
        nn.Conv2d(input_channels, num_channels, kernel_size=3, padding=1))

一个稠密块由多个卷积块组成，每个卷积块使用相同数量的输出通道。 然而，在前向传播中，我们将每个卷积块的输入和输出在通道维上连结。

mindsporepytorch
class DenseBlock(nn.Cell):
    def __init__(self, num_convs, input_channels, num_channels):
        super(DenseBlock, self).__init__()
        layer = []
        for i in range(num_convs):
            layer.append(conv_block(
                num_channels * i + input_channels, num_channels))
        self.net = nn.CellList(layer)
        self.concat = ops.Concat(axis=1)

    def construct(self, X):
        for blk in self.net:
            Y = blk(X)
            # 连接通道维度上每个块的输入和输出
            X = self.concat((X, Y))
        return X

class DenseBlock(nn.Module):
    def __init__(self, num_convs, input_channels, num_channels):
        super(DenseBlock, self).__init__()
        layer = []
        for i in range(num_convs):
            layer.append(conv_block(
                num_channels * i + input_channels, num_channels))
        self.net = nn.Sequential(*layer)

    def forward(self, X):
        for blk in self.net:
            Y = blk(X)
            # 连接通道维度上每个块的输入和输出
            X = torch.cat((X, Y), dim=1)
        return X

在下面的例子中，我们定义一个有2个输出通道数为10的DenseBlock。 使用通道数为3的输入时，我们会得到通道数为\(3+2\times 10=23\)的输出。 卷积块的通道数控制了输出通道数相对于输入通道数的增长，因此也被称为增长率（growth rate）。

mindsporepytorch
blk = DenseBlock(2, 3, 10)
X = ops.randn(4, 3, 8, 8)
Y = blk(X)
Y.shape

(4, 23, 8, 8)

blk = DenseBlock(2, 3, 10)
X = torch.randn(4, 3, 8, 8)
Y = blk(X)
Y.shape

torch.Size([4, 23, 8, 8])

7.7.3. 过渡层

由于每个稠密块都会带来通道数的增加，使用过多则会过于复杂化模型。 而过渡层可以用来控制模型复杂度。 它通过\(1\times 1\)卷积层来减小通道数，并使用步幅为2的平均汇聚层减半高和宽，从而进一步降低模型复杂度。

mindsporepytorch
def transition_block(input_channels, num_channels):
    return nn.SequentialCell([
        nn.BatchNorm2d(input_channels), nn.ReLU(),
        nn.Conv2d(input_channels, num_channels, kernel_size=1),
        nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2)])

def transition_block(input_channels, num_channels):
    return nn.Sequential(
        nn.BatchNorm2d(input_channels), nn.ReLU(),
        nn.Conv2d(input_channels, num_channels, kernel_size=1),
        nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2))

对上一个例子中稠密块的输出使用通道数为10的过渡层。 此时输出的通道数减为10，高和宽均减半。

mindsporepytorch
blk = transition_block(23, 10)
blk(Y).shape

(4, 10, 4, 4)

blk = transition_block(23, 10)
blk(Y).shape

torch.Size([4, 10, 4, 4])

7.7.4. DenseNet模型

我们来构造DenseNet模型。DenseNet首先使用同ResNet一样的单卷积层和最大汇聚层。

mindsporepytorch
b1 = nn.SequentialCell([
        nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3, pad_mode='pad'),
        nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(),
        d2l.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)])

b1 = nn.Sequential(
    nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3),
    nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1))

接下来，类似于ResNet使用的4个残差块，DenseNet使用的是4个稠密块。 与ResNet类似，我们可以设置每个稠密块使用多少个卷积层。 这里我们设成4，从而与 7.6节的ResNet-18保持一致。 稠密块里的卷积层通道数（即增长率）设为32，所以每个稠密块将增加128个通道。

在每个模块之间，ResNet通过步幅为2的残差块减小高和宽，DenseNet则使用过渡层来减半高和宽，并减半通道数。

mindsporepytorch
num_channels, growth_rate = 64, 32
num_convs_in_dense_blocks = [4, 4, 4, 4]
blks = []
for i, num_convs in enumerate(num_convs_in_dense_blocks):
    blks.append(DenseBlock(num_convs, num_channels, growth_rate))
    # 上一个稠密块的输出通道数
    num_channels += num_convs * growth_rate
    # 在稠密块之间添加一个转换层，使通道数量减半
    if i != len(num_convs_in_dense_blocks) - 1:
        blks.append(transition_block(num_channels, num_channels // 2))
        num_channels = num_channels // 2

# num_channels为当前的通道数
num_channels, growth_rate = 64, 32
num_convs_in_dense_blocks = [4, 4, 4, 4]
blks = []
for i, num_convs in enumerate(num_convs_in_dense_blocks):
    blks.append(DenseBlock(num_convs, num_channels, growth_rate))
    # 上一个稠密块的输出通道数
    num_channels += num_convs * growth_rate
    # 在稠密块之间添加一个转换层，使通道数量减半
    if i != len(num_convs_in_dense_blocks) - 1:
        blks.append(transition_block(num_channels, num_channels // 2))
        num_channels = num_channels // 2

与ResNet类似，最后接上全局汇聚层和全连接层来输出结果。

mindsporepytorch
net = nn.SequentialCell([
    b1, *blks,
    nn.BatchNorm2d(num_channels), nn.ReLU(),
    nn.AdaptiveMaxPool2d((1, 1)),
    nn.Flatten(),
    nn.Dense(num_channels, 10)])

net = nn.Sequential(
    b1, *blks,
    nn.BatchNorm2d(num_channels), nn.ReLU(),
    nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),
    nn.Flatten(),
    nn.Linear(num_channels, 10))

7.7.5. 训练模型

由于这里使用了比较深的网络，本节里我们将输入高和宽从224降到96来简化计算。

mindsporepytorch
lr, num_epochs, batch_size = 0.1, 3, 256
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=96)
d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr)

loss 0.281, train acc 0.896, test acc 0.877
9107.4 examples/sec
../_images/output_densenet_e82156_75_1.png 
lr, num_epochs, batch_size = 0.1, 10, 256
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=96)
d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())

loss 0.140, train acc 0.949, test acc 0.764
11162.1 examples/sec on cuda:0
../_images/output_densenet_e82156_78_1.svg

7.7.6. 小结

  • 在跨层连接上，不同于ResNet中将输入与输出相加，稠密连接网络（DenseNet）在通道维上连结输入与输出。

  • DenseNet的主要构建模块是稠密块和过渡层。

  • 在构建DenseNet时，我们需要通过添加过渡层来控制网络的维数，从而再次减少通道的数量。

7.7.7. 练习

  1. 为什么我们在过渡层使用平均汇聚层而不是最大汇聚层？

  2. DenseNet的优点之一是其模型参数比ResNet小。为什么呢？

  3. DenseNet一个诟病的问题是内存或显存消耗过多。

    1. 真的是这样吗？可以把输入形状换成\(224 \times 224\)，来看看实际的显存消耗。

    2. 有另一种方法来减少显存消耗吗？需要改变框架么？

  4. 实现DenseNet论文 (Huang et al., 2017)表1所示的不同DenseNet版本。

  5. 应用DenseNet的思想设计一个基于多层感知机的模型。将其应用于 4.10节中的房价预测任务。

mindsporepytorch

讨论

讨论