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这是深度学习模型解读第4篇，本篇我们将介绍MobileNets。
李健
武汉大学硕士，研究方向为机器学习与计算机视觉
作者 | 李健（微信号：lijian05170517）
编辑 | 李健
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概述
Google开发的MobileNets【1】是用于嵌入式平台计算机视觉应用的基准模型。MobileNets是流线型的架构，它使用depthwise sparable convolution(深度可分离卷积)来构建轻量级的深层神经网络。通过引入两个简单的全局超参数，可实现在速度和准确度之间有效地进行平衡。这两个超参数允许模型构建者根据问题的约束条件，为其应用选择合适大小的模型。MobileNets应用在广泛的场景中，包括物体检测，细粒度分类，人脸属性等。
02
Mobilenets结构
Mobilenets基本组成单元是depthwise sparable convolution+pointwise convolution，下图是其组成结构图。
我们可以看到它由3*3的通道分组卷积（depthwise separable convolution）加1*1的普通卷积（point wise convolution）组成。它的组成结构本质上就是Xception结构，如下图。
从图中可以看出，经过3*3深度卷积，每个通道的输出信息只和之前的对应通道信息相关，而普通3*3卷积每个通道输出信息和之前所有通道信息相关，这是它们的本质区别。
下面我们计算一下depthwise sparable convolution和普通卷积之间的计算量的比较，便于我们客观理解depthwise sparable convolution的有效性。
假设输入图片是DF*DF*M，输出图片是DF*DF*N，卷积核尺度是DK*DK。
普通卷积计算量：
depthwise sparable convolution计算量：
两个比值为：
一般情况下N比较大，当DK=3时，depthwise sparable convolution计算量仅为普通卷积计算量的1/9。
Mobilenets结构就是由这些depthwise sparable convolution+pointwise convolution线性叠加构成的。结构如下图。
从图中可以看出先是一个3*3普通卷积，然后是叠加depthwise sparable convolution+pointwise convolution，之后是全局均值池化，接着是全连接层，最后Softmax输出。
下图是MobileNets和各个网络的比较。
可以看出在参数量减小的领先优势之下，还能取的很高的准确率。
03
模型压缩
可以通过定义width multiplier α（宽度乘数）和resolution multiplier ρ （分辨率乘数）两个超参数，来实现不同版本的mobilenets，从而实现不同要求的模型压缩。
1.第一个参数α主要是按比例减少通道数，其取值范围为(0,1)，α ∈ {1, 0.75, 0.5, 0.25} 的测试效果如下图：
可以看出随着α减小，准确率下降，参数量减小，速度提升。
2.第二个超参数ρ 主要是按比例改变输入数据的分辨率。ρ 如果为{1，6/7，5/7，4/7}，则对应输入分辨率为{224，192，160，128}。测试效果如下图：
可以看出，随着分辨率下降，准确率下降，随之速度加快。日常应用中，可以通过这两个参数的选取来综合考虑选择模型。
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