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paper: https://arxiv.org/abs/2104.00298 code: https://github.com/google/automl/efficientnetv2 大佬 @李铎 用pytorch进行了代码实现,欢迎大家star/fork~ 地址链接:https://github.com/d-li14/efficientnetv2.pytorch 本文首发于极市平台公众号,作者 @Happy ,转载需获得授权并标明出处。本文是谷歌的MingxingTan与Quov V.Le对EfficientNet的一次升级,旨在保持参数量高效利用的同时尽可能提升训练速度。在EfficientNet的基础上,引入了Fused-MBConv到搜索空间中;同时为渐进式学习引入了自适应正则强度调整机制。两种改进的组合得到了本文的EfficientNetV2,它在多个基准数据集上取得了SOTA性能,且训练速度更快。比如EfficientNetV2取得了87.3%的top1精度且训练速度快5-11倍。 Abstract本文提出一种训练速度更快、参数量更少的卷积神经网络EfficientNetV2。我们采用了训练感知NAS与缩放技术对训练速度与参数量进行联合优化,NAS的搜索空间采用了新的op(比如Fused-MBConv)进行扩充。实验表明:相比其他SOTA方案,所提EfficientNetV2收敛速度更快,模型更小(6.8x)。 在训练过程中,我们可以通过逐步提升图像大小得到加速,但通常会造成性能掉点。为补偿该性能损失,我们提出了一种改进版的渐进学习方式,它自适应的根据图像大小调整正则化因子,比如dropout、数据增广。 受益于渐进学习方式,所提EfficientNetV2在CIFAR/Cars/Flowers数据集上显著优于其他模型;通过在ImageNet21K数据集上预训练,所提模型在ImageNet上达到了87.3%的top1精度,以2.0%精度优于ViT,且训练速度更快(5x-11x)。 上图给出了所提方法与其他SOTA方案在训练速度、参数量以及精度方面的对比。本文的主要贡献包含以下几点: 提出一类更小、更快的卷积神经网络EfficientNetV2。受益于训练感知NAS与缩放,EfficientNetV2在训练速度与参数量方面显著优于其他方案;提出一种改进版渐进学习策略,它可以自适应的随图像大小而调整正则化因子。它可以在加速训练的同时提升精度;所提方案在ImageNet、CIFAR、Cars、Flowers等数据集上取得了11x更快的训练速度,6.8x更少的参数量。Method在正式介绍EfficientNetV2之前,我们先先简单看一下EfficientNet;然后引出训练感知NAS与缩放,以及所提EfficientNetV2. Review of EfficientNetEfficientNet是2019年的一篇文章,它针对FLOPs与参数量采用NAS搜索得到EfficientNet-B0,然后通过复合尺度缩放得到了更大版本的模型,比如EfficientNetB1-B7。 上表给出了EfficientNet与其他方法在精度、参数量以及Flops方面的对比。本文旨在提升模型的训练速度同时保持参数的高效性。 Understanding Training Efficiency我们对EfficientNetV1的模块进行了研究并得到了集中简单的训练加速技术。 Training with very large image sizes is slow。已有研究表明:EfficientNet的大图像尺寸会导致显著的内存占用。由于GPU/TPU的总内存是固定的,我们不得不采用更小的batch训练这些模型,这无疑会降低训练速度。一种简单的改进方式是采用FixRes,即采用更小的图像尺寸进行训练。如下表所示:采用更小的图像块会导致更小的计算量、更大的batch,可以加速训练(2.2x);与此同时,更小的图像块训练还会导致稍高的精度。在后续章节中,我们会提出一种更先进的训练方法:通过渐进式调整图像尺寸和正则化因子达到训练加速的目的。为系统的比较这两个模块,我们基于EfficientNet-B4,采用Fused-MBConv替换原始的MBConv,性能对比见下表。可以看到:(1) 在stage1-3阶段替换时,Fused-MBConv可以加速训练并带来少量的参数量与FLOPs提升;(2) 如果stage1-7全部替换,它会带来大量的参数量与FLOPs提升且降低训练速度。也就是说:MBConv与Fused-MBConv的正确组合并不容易直接确定,因此我们采用NAS搜索最佳组合。 至此,我们得到了多种加速训练的设计方案。为更好的组合这些方案,我们提出了一种训练感知NAS。 NAS Search。我们这里采用的NAS框架主要是基于EfficientNet与MnasNet,但对参数量与训练高效性同时进行优化。具体来说,我们采用EfficientNet作为骨干网络,搜索空间为类似EfficientNet的基于stage的空间,它包含MBConv、Fused-MBConv等卷积操作,层数、核尺寸\{3\times 3, 5\times 5\}、扩展比例\{1,4,6\};另一方面,我们通过这两种策略降低搜索空间:(1)移除不避免的搜索选项,比如pooling算子;(2) 复用EfficientNet中的通道数信息。由于搜索空间更小,我们可以采用简单的随机搜索进行更大网络的搜索(比如大小类似EfficientNet-B4)。具体来说,我们采样1000个模型,每个模型训练10个epoch。搜索奖励包含模型精度A、归一化训练时长S、参数量P,并通过加权方式组合A \cdot S^w \cdot P^v。正如前面所提到:图像尺寸对于训练速度影响很大。除了FixRes外,还有其他方法在训练过程中动态改变图像尺寸,但通常造成了精度下降。 我们认为:上述精度下降主要源自不平衡的正则化因子,也就是说:当采用不同的图像尺寸训练时,我们应当同时调整正则化强度。事实上,大的模型需要更强的正则化以避免过拟合,比如EfficientNet-B7采用了更大的dropout核更强的数据增广。在这里,我们认为:对于相同模型, 小的图像尺寸会导致更小的模型容量,因此需要弱化版正则因子;大的图像尺寸导致更多的计算量核模型容量,需要更强的正则因子以避免过拟合。为验证上述假设,我们采用不同图像尺寸、数据增强训练了一个模型,结果见上表。这里得出的实验结论与上述假设基本一致。这就促使我们:在训练过程中,伴随图像尺寸改变自适应调整正则化因子,此即为我们所提出的改进版渐进式学习方案。 上图给出了本文所提学习方案示意图,在训练早期,我们采用较小尺寸图像+弱化正则训练,此时模型可以快速学习简单表达能力;然后,我们逐渐提升图像尺寸并添加更强的正则因子。下图给出了该渐进式学习方案的步骤说明。 我们这里所提出的渐进式学习与现有正则因子具有兼容性,为简单起见,我们主要研究了以下三种正则:Dropout、RandAugment以及Mixup。 Experiments在训练过程中,我们将整个训练划分为四个阶段,每个阶段约87epoch:在训练的早期采用小图像块+弱化正则;在训练的后期采用更大的图像块核增强的正则,上表给出了不同模型的最大、最小图像尺寸以及正则强度。 上表给出了所提方法与其他方案在精度、参数量、FLOPs以及耗时方面的对比。从中可以看到: 相比其他方法,所提EfficientNetV2训练速度更快、精度更高、参数量更少。相比EfficientNet-B7,EfficientNetV2精度相当,但训练速度快11倍。相比RegNet和ResNeSt,EfficientNetV2精度更高、推理速度更快。相比ViT,EfficientNetV2以85.7%的精度超越了ViT-L/16(21k)。在推理速度方面,相比EfficientNet,EfficientNetV2精度更高、速度更快;相比ResNeSt,EfficientNetV2-M精度高0.6%,速度快2.8倍。缩放数据尺寸要比简单的缩放模型大小更有效:当top1精度超过85%后,很难通过加单的提升模型大小提升精度;然而,ImageNet21K预训练可以显著提升模型精度。上表对所提方法的迁移学习能力进行了对比。可以看到:相比其他卷积网络与Transformer方案,本文所提方法的泛化性能更加。 最后,我们还自适应正则的影响性进行分析,结果见上图。可以看到:(1) 自适应正则可以提升模型精度达0.7%;(2) 小尺度图像上添加弱化正则可以加速模型收敛。 全文到此结束,更多消融实验与分析建议各位同学查看原文。 |
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