[Reading] Searching for MobileNetV3

Author: nex3z 2021-04-06

Searching for MobileNetV3 (2019/5)

  文章的主要贡献有：

• 提出了一种新的用于构建高效网络的 block 结构，结合了 MobileNetV1 中的深度可分离卷积、MobileNetV2 中的 linear bottleneck 和 inverted residual，以及 MnasNet 在 bottleneck 中使用 SE（squeeze and excitation）的结构。
• 使用硬件感知的网络架构搜索的方法（hardware-aware network architecture search）对网络架构进行搜索，针对手机 CPU 进行优化。使用 block-wise 和 layer-wise 两种互补的搜索方法，并进一步对网络的设计进行调整，如重设计计算量大的层，使用更高效的 h-swish 激活函数等，在保持性能的基础上进一步降低计算量。这些优化技巧也考虑了量化这一在移动端模型上常用的处理步骤，使得模型能更好地部署在实际设备上。
• 提出了名为 MobileNetV3 的新一代 MobileNets，进一步提高了准确率，并降低了计算量。针对计算资源的限制，给出了 MobileNetV3-Large 和MobileNetV3-Small 两种模型，以在资源和性能之间进行取舍。

2. Building Block

  回顾 MobileNets 系列模型，MobileNetV1 引入了深度可分离卷积（depthwise separable convolution），将标准的卷积分解为一个 depthwise 卷积和一个 1×1 pointwise 卷积，大幅降低了计算量。

  MobileNetV2 引入的 bottleneck residual block 先将输入扩展到高维，然后进行 depthwise 卷积，再压缩回低维，同时通过 residual connection 连接输入和输出（仅当输入和输出具有相同的通道数），如 Figure 3 所示。

  之后出现的 MnasNet 在 MobileNetV2 的基础上引入注意力机制，在 bottleneck 中加入了基于 SE 的轻量级注意力模块。为了让注意力能作用在最大尺寸的特征表示上，SE 模块放在 depthwise 卷积之后，如 Figure 4 所示。

  MobileNetV3 充分吸收了前面的工作，构造更加高效的模型。

3. 网络搜索

  如标题中的 Searching 所强调的，文章通过网络搜索技术得到了 MobileNetV3 的基本结构。具体来说，文章使用了互补的两种搜索技术：首先通过 platform-aware NAS 对各个 block 进行优化，来搜索全局的网络结构；然后通过 NetAdapt 算法搜索每层的过滤器数量。

3.1. Block-wise Search

  首先进行的 block-wise search 使用了 platform-aware NAS。这是一个多目标的搜索，同时优化准确率和 延迟，优化目标为 ACC(m)×[LAT(m)/TAR]w，其中 ACC(m) 和 LAT(m) 分别为模型 m 的准确率和延迟，TAR 为目标延迟，w 是一个用于在准确率和延迟之间取舍的超参数，platform-aware NAS 原文使用 w=−0.07。文章注意到对于小模型，准确率的变化要比延迟的变化大得多，因此使用了更小（绝对值更大）的 w=−0.15，来放大延迟的变化。通过这一步得到初始的种子模型。

3.2. Layer-wise Search

  在得到种子模型后，文章又通过 NetAdapt 按顺序对各个层进行微调，作为 platform-aware NAS 的补充，大致步骤为：

1. 使用通过 platform-aware NAS 得到的种子网络架构作为初始网络。
2. 对每一步：
   1. 生成一系列候选，每一个候选代表对架构的一个改动，使得延迟比上一步得到的结果至少减少 δ。
   2. 对于每一个候选，使用上一步得到的预训练模型填充候选架构，对于缺失的权重，进行适当的裁剪和随机初始化。对每一个候选进行 T 步的 fine tune，来得到对准确率的一个粗粒度的估计。
   3. 根据特定指标选择最佳候选。
3. 不停迭代上述步骤，直到达到目标延迟。

  文章使用的产生候选的方法为：

1. 减小任意扩展层（expansion layer）的尺寸；
2. 减小所有 block 中具有相同尺寸的 bottleneck，这里强调 bottleneck 具有相同尺寸是为了保持 residual connection。

  NetAdapt 原文中使用的指标是最小化准确率变化，而本文使用的指标是最小化延迟变化和准确率变化之比，即最大化 ΔAcc|Δlatency|，即选择能最大化收益曲线斜率的候选。

  持续执行以上步骤，直到延迟达到目标延迟，然后重新训练整个新模型。

4. 网络改善

  在网络搜索的基础上，文章还对网络结构进行了进一步改善，在保证准确率的基础上，降低计算量。

4.1. 重新设计大计算量的层

4.1.1. 末端

  在网络末端输出用于分类的最终特征时，MobileNetV2 仍使用了 bottleneck，如 MobileNetV2 中 Table 2 所示。最后一个 bottleneck 输出的是压缩后的低维特征，尺寸为 7×7×320。为了给接下来的分类提供足够多的特征，还需要通过 1×1 卷积将特征扩展到高维，得到 7×7×1280 的特征图，再通过平均池化。扩展到高维的步骤会引入大量的延迟。

  为了在保留高维特征的前提下降低延迟，文章将特征扩展移到了最后的平均池化之后，池化后的特征图分辨率只有 1×1，相比之前的 7×7，在进行维度扩展的计算量会大幅降低。由于这里已经降低了计算量，就不再需要 bottleneck 来降低计算量了，可以移除 bottleneck 中的 depthwise 卷积和压缩步骤，进一步降低计算复杂度，如 Figure 5 下图所示。这一结构可以降低 7ms 的延迟（占总计算时间的 11%），降低了 30M 的 MAdds，同时几乎没有损失准确率。

4.1.2. 前端

  MobileNetV2 在第一层使用了 32 个 3×3 的过滤器，也引入了大量的计算。文章通过实验，最终选择使用 16 个过滤器和 h-swish 激活函数，在保持准确率的前提下，减少了 2ms 的延迟和 10M 的 MAdds。

4.2. 非线性

4.2.1. 非线性的近似

  相比 ReLU，swish 激活函数可以显著提高神经网络的准确率，其定义如下：

swishx=x⋅σ(x)

其中 σ(x) 为 sigmoid 函数，它的计算量要比 ReLU 大得多。为了让 swish 更适合在移动端使用，文章提出了两个解决方法。

  其一是使用一个计算量更少的 h-sigmoid 函数来对 sigmoid 进行近似，如下所示：

h-sigmoid[x]=ReLU6(x+3)6

由此得到对 swish 的近似：

h-swish[x]=xReLU6(x+3)6

二者和原始函数的比较如 Figure 6 所示。

  文章通过实验得知，使用这些近似函数并不会对准确率产生可见的影响，同时由于 ReLU6 在各种软硬件框架中都有高效实现，且这些近似函数在量化时不会受到精度损失，再加上 h-swish 可以实现为分段函数来进一步降低内存访问并降低延迟，使得这些近似函数更适合实际部署。

4.2.2. 非线性的使用

  随着层数的深入，特征的分辨率会逐渐减小，因此计算非线性的代价也在逐渐降低。文章指出，swish 的大部分效用发生在较深的层中，因此只在后半段网络中使用 h-swish。

5. MobileNetV3 网络结构

  使用如上所述的各种技术，文章给出 MobileNetV3-Large 和 MobileNetV3-Small 的网络结构分别如 Table 1 和 Table 2 所示。

6. 实验结果

  文章最后给出了 MobileNetV3 在分类、检测、语义识别任务上的性能。对于分类任务，文章给出了浮点和量化后两种情况的性能，并比较了不同 multipliers 和分辨率的性能差异，以及不同非线性的差异。对于目标检测，仍使用了 SSDLite。在语义分割任务上，文章在 R-ASPP 的基础上进行改进，得到了新的轻量级分割解码器，称为 LR-ASPP（Lite R-ASPP）。