Вопрос или проблема
Мое понимание сгруппированных сверток
Допустим, у нас есть некоторые данные с размерами [100,100,32] (игнорируем размер пакета и предполагаем, что каналы последними) и мы хотим передать их в сверточный слой с 64 фильтрами. Без группировки мы могли бы передать входные данные напрямую во второй сверточный слой и получить один выход с формой [100,100,64].
В качестве альтернативы мы можем разделить входные данные на n групп. Например, пусть n=2. Это изменяет вход от 1 [100,100,32] тензора к 2 [100,100,16] тензорам. Затем мы передаем каждый вход в другой сверточный слой с 64/n = 32 фильтрами, чтобы получить два выхода с формой [100,100,32]. Эти два входа затем конкатенируются по каналам, чтобы получить один выход с формой [100,100,64].
Проблема
Если это правильно, я понимаю, как это может быть полезно для распределенного обучения на нескольких GPU/CPU (что, как я вижу, делал AlexNet). Тем не менее, я видел утверждения о том, что сгруппированные свертки улучшают производительность, и мне кажется, что эти два подхода (сгруппированные и несгруппированные) математически идентичны и не должны иметь различий в производительности.
Моя логика
Каждый фильтр состоит из c ядер; где c — это количество каналов во входных данных. Это потому, что каждое ядро применяется к одному каналу. Нет взаимодействия между ядрами в одном фильтре. Таким образом, независимо от того, как расположены каналы (т.е. в одном стеке или в группах), получающийся фильтр будет одинаковым.
Я ошибаюсь?
Места, которые утверждают, что сгруппированные свертки улучшают производительность
Как упомянуто в статье, различные группы обучают разные представления для данных.
В обычной сверточной сети каждый слой обучает уникальное представление. Но здесь, в одном и том же слое, мы можем вывести разные представления. Это также может касаться принципа разделения забот в программной инженерии. Поскольку различные группы фильтров обучаются отдельно, они обязательно будут обучать вещи по-разному.
С статистической точки зрения, когда традиционные сверточные слои обучаются, корреляция между весами ядер будет присутствовать. Поскольку мы отделили их на группы, корреляция не произойдет, поскольку они обучаются отдельно.
Ответ или решение
Группированные свертки: улучшают ли они обучение?
С точки зрения архитектуры нейронных сетей, концепция группированных сверток (grouped convolutions) вызывает много дискуссий. Для более глубокого понимания, давайте рассмотрим, как именно они работают, и какие преимущества могут предложить.
Что такое группированные свертки?
Группированные свертки позволяют разделить входные каналы на несколько групп, каждая из которых обрабатывается отдельной подгруппой фильтров. Например, если у вас есть входные данные размером [100, 100, 32] и 64 фильтра, вы можете разделить эти 32 канала на 2 группы по 16 каналов. Каждая группа будет обрабатываться 32 фильтрами, что в итоге даст выход размером [100, 100, 64].
Математическая эквивалентность?
На первый взгляд может показаться, что группированные и обычные свертки ведут себя идентично, поскольку каждая фильтр-свертка обрабатывает фиксированное количество входных каналов. Однако данный подход дает возможность каждой группы изучать разные аспекты данных и минимизировать взаимосвязи между весами фильтров, что может привести к более эффективному обучению.
Преимущества группированных сверток
-
Разделение представлений: Как вы правильно отметили, в обычной свертке каждый слой изучает уникальные представления данных. Группированные свертки позволяют в одном слое извлекать различные представления. Это может снизить влияние корреляции между весами фильтров, что, в свою очередь, повышает разнообразие изучаемых признаков.
-
Улучшение обобщающей способности: Группированные свертки могут улучшать способность обобщения модели, так как они уменьшают количество параметров, тренируя меньшие группы фильтров. Это может помочь избежать переобучения, особенно в сценариях с ограниченным набором данных.
-
Контроль за сложностью модели: За счет увеличения количества групп и уменьшения количества фильтров в каждой группе можно более тщательно настраивать сложность модели. Это позволяет проще управлять балансом между производительностью и вычислительными затратами.
-
Параллельная обработка: Группированные свертки потенциально могут быть более эффективно распределены по нескольким процессорам или графическим процессорам, что обеспечивает ускорение обучения и обработки.
Заключение
Группированные свертки действительно могут улучшить обучение нейронных сетей. Несмотря на кажущуюся математическую эквивалентность подходов, они предлагают уникальные преимущества, такие как разделение представлений, улучшение обобщающей способности и повышение эффективности вычислений. Эти факторы делают группированные свертки важным инструментом в арсенале разработчиков и исследователей в области глубокого обучения. Разрабатывая модели, стоит учитывать возможности группированных сверток для достижения наилучших результатов.
Разумеется, выбор между обычными и группированными свертками зависит от конкретной задачи, данных и архитектуры сети. Поэтому, прежде чем принимать решение, важно провести эксперименты и проанализировать специфику данной задачи.