1、普通卷积

对于一张5×5像素、三通道彩色输入图片（shape为5×5×3）。经过3×3卷积核的卷积层（假设输出通道数为4，则卷积核shape为3×3×3×4），最终输出4个Feature Map，如果有same padding则尺寸与输入层相同（5×5），如果没有则为尺寸变为3×3。
此时，卷积层共4个Filter，每个Filter包含了3个Kernel，每个Kernel的大小为3×3。因此卷积层的参数数量可以用如下公式来计算：
N_std = 4 × 3 × 3 × 3 = 108
运算量可以用如下公式来计算：
5 X 5 X 3 X 3 X 3 X 4 = 2700

2、分组卷积（group convolution ）

将卷积的输入 feature map 进行分组组，每个卷积核也相应地分成组，在对应的组内分别做卷积，如上图所示。图中分组数为 g，每一组 feature map 只和对应的一组卷积核做卷积。每组卷积都生成一个feature map，共生成 g 个feature map。

我们用了同等的参数量运算量生成了 g 个 feature map。

所以 group conv 常用在轻量型高效网络中，因为它用少量的参数量和运算量就能生成大量的 feature map，大量的 feature map 意味着能够编码更多的信息！
从分组卷积的角度来看，分组数就像一个控制旋钮，最小值是1，此时的卷积就是普通卷积；最大值是输入 feature map 的通道数，此时的卷积就是 depthwise sepereable convolution，即深度分离卷积，又叫逐通道卷积。

分组卷积的用途

3、深度分离卷积（Depthwise Separable Convolution）

不同于常规卷积操作，Depthwise Convolution的一个卷积核负责一个通道，一个通道只被一个卷积核卷积。上面所提到的常规卷积每个卷积核是同时操作输入图片的每个通道。
同样是对于一张 5×5 像素、三通道彩色输入图片（shape为5×5×3），Depthwise Convolution首先经过第一次卷积运算，不同于上面的常规卷积，DW完全是在二维平面内进行。卷积核的数量与上一层的通道数相同（通道和卷积核一一对应）。所以一个三通道的图像经过运算后生成了3个Feature map(如果有same padding则尺寸与输入层相同为5×5)。
其中一个Filter只包含一个大小为3×3的Kernel，卷积部分的参数个数计算如下：
N_depthwise = 3 × 3 × 3 = 27

Depthwise Convolution 完成后的 Feature map 数量与输入层的通道数相同，无法扩展 Feature map。而且这种运算对输入层的每个通道独立进行卷积运算，没有有效的利用不同通道在相同空间位置上的feature信息。因此需要 Pointwise Convolution 来将这些Feature map进行组合生成新的Feature map。

DW卷积的计算量和标准卷积计算量之间比例关系为：（注意是运算量，不是参数量）

4、逐点卷积（Pointwise Convolution）

Pointwise Convolution 的运算与常规卷积运算非常相似，它的卷积核的尺寸为 1×1×M，M 为上一层的通道数。所以这里的卷积运算会将上一步的 Feature map 在深度方向上进行加权组合，生成新的 Feature map，有几个卷积核就有几个输出 Feature map。如上图所示。
由于采用的是1×1卷积的方式，此步中卷积涉及到的参数个数可以计算为：
N_pointwise = 1 × 1 × 3 × 4 = 12

经过 Pointwise Convolution 之后，同样输出了4张 Feature map，与常规卷积的输出维度相同。

参数对比

回顾一下，常规卷积的参数个数为：
N_std = 4 × 3 × 3 × 3 = 108

Separable Convolution的参数由两部分相加得到：
N_depthwise = 3 × 3 × 3 = 27
N_pointwise = 1 × 1 × 3 × 4 = 12
N_separable = N_depthwise + N_pointwise = 39

相同的输入，同样是得到 4 张 Feature map，Separable Convolution的参数个数是常规卷积的约1/3。
因此，在参数量相同的前提下，采用 Separable Convolution 的神经网络层数可以做的更深。

卷积神经网络的改进演化

1、卷积可以不在同一组进行-- Group convolution

Group convolution 分组卷积，最早在AlexNet中出现，由于当时的硬件资源有限，训练AlexNet时卷积操作不能全部放在同一个GPU处理，因此作者把feature maps分给多个GPU分别进行处理，最后把多个GPU的结果进行融合。

2、卷积核不一定越大越好 – 3×3卷积核

lexNet中用到了一些非常大的卷积核，比如11×11、5×5卷积核，之前人们的观念是，卷积核越大，receptive field（感受野）越大，看到的图片信息越多，因此获得的特征越好。虽说如此，但是大的卷积核会导致计算量的暴增，不利于模型深度的增加，计算性能也会降低。于是在VGG（最早使用）、Inception网络中，利用2个3×3卷积核的组合比1个5×5卷积核的效果更佳，同时参数量（3×3×2+1 VS 5×5×1+1）被降低，因此后来3×3卷积核被广泛应用在各种模型中。

3、每层卷积不一定只能用一种尺寸的卷积核 – Inception结构

传统的层叠式网络，基本上都是一个个卷积层的堆叠，每层只用一个尺寸的卷积核，例如VGG结构中使用了大量的3×3卷积层。事实上，同一层feature map可以分别使用多个不同尺寸的卷积核，以获得不同尺度的特征，再把这些特征结合起来，得到的特征往往比使用单一卷积核的要好，谷歌的GoogleNet，或者说Inception系列的网络，就使用了多个卷积核的结构。

4、减少卷积层参数量 – Bottleneck

发明GoogleNet的团队发现，如果仅仅引入多个尺寸的卷积核，会带来大量的额外的参数，受到Network In Network中1×1卷积核的启发，为了解决这个问题，他们往Inception结构中加入了一些1×1的卷积核，如图所示：

5、越深的网络不一定越难训练 – Resnet残差网络

传统的卷积层层叠网络会遇到一个问题，当层数加深时，网络的表现越来越差，很大程度上的原因是因为当层数加深时，梯度消散得越来越严重，以至于反向传播很难训练到浅层的网络。为了解决这个问题，何凯明大神想出了一个“残差网络”，使得梯度更容易地流动到浅层的网络当中去，而且这种“skip connection”能带来更多的好处。

7、卷积操作时不用必须同时考虑通道和区域 – DepthWise操作

标准的卷积过程可以看上图，一个2×2的卷积核在卷积时，对应图像区域中的所有通道均被同时考虑，问题在于，为什么一定要同时考虑图像区域和通道？我们为什么不能把通道和空间区域分开考虑？

Xception网络就是基于以上的问题发明而来。我们首先对每一个通道进行各自的卷积操作，有多少个通道就有多少个过滤器。得到新的通道feature maps之后，这时再对这批新的通道feature maps进行标准的1×1跨通道卷积操作。这种操作被称为 “DepthWise convolution” ，缩写“DW”。

这种操作是相当有效的，在imagenet 1000类分类任务中已经超过了InceptionV3的表现，而且也同时减少了大量的参数。

8、分组卷积对通道进行随机分组 – ShuffleNet

在AlexNet的Group Convolution当中，特征的通道被平均分到不同组里面，最后再通过两个全连接层来融合特征，这样一来，就只能在最后时刻才融合不同组之间的特征，对模型的泛化性是相当不利的。为了解决这个问题，ShuffleNet在每一次层叠这种Group conv层前，都进行一次channel shuffle，shuffle过的通道被分配到不同组当中。进行完一次group conv之后，再一次channel shuffle，然后分到下一层组卷积当中，以此循环。

经过channel shuffle之后，Group conv输出的特征能考虑到更多通道，输出的特征自然代表性就更高。另外，AlexNet的分组卷积，实际上是标准卷积操作，而在ShuffleNet里面的分组卷积操作是depthwise卷积，因此结合了通道洗牌和分组depthwise卷积的ShuffleNet，能得到超少量的参数以及超越mobilenet、媲美AlexNet的准确率！

要注意的是，Group conv是一种channel分组的方式，Depthwise +Pointwise是卷积的方式，只是ShuffleNet里面把两者应用起来了。因此Group conv和Depthwise +Pointwise并不能划等号。

8、通道间的特征可以不平等 – SEnet

无论是在Inception、DenseNet或者ShuffleNet里面，我们对所有通道产生的特征都是不分权重直接结合的，那为什么要认为所有通道的特征对模型的作用就是相等的呢？ 这是一个好问题，于是，ImageNet2017 冠军SEnet就出来了。

一组特征在上一层被输出，这时候分两条路线，第一条直接通过，第二条首先进行Squeeze操作（Global Average Pooling），把每个通道2维的特征压缩成一个1维，从而得到一个特征通道向量（每个数字代表对应通道的特征）。然后进行Excitation操作，把这一列特征通道向量输入两个全连接层和sigmoid，建模出特征通道间的相关性，得到的输出其实就是每个通道对应的权重，把这些权重通过Scale乘法通道加权到原来的特征上（第一条路），这样就完成了特征通道的权重分配。

9、让固定大小的卷积核看到更大范围的区域 – Dilated convolution

标准的3×3卷积核只能看到对应区域3×3的大小，但是为了能让卷积核看到更大的范围，dilated conv使其成为了可能。dilated conv原论文中的结构如图所示：

上图b可以理解为卷积核大小依然是3×3，但是每个卷积点之间有1个空洞，也就是在绿色7×7区域里面，只有9个红色点位置作了卷积处理，其余点权重为0。这样即使卷积核大小不变，但它看到的区域变得更大了。

10、卷积核形状不一定是矩形-- Deformable convolution 可变形卷积核

传统的卷积核一般都是长方形或正方形，但MSRA提出了一个相当反直觉的见解，认为卷积核的形状可以是变化的，变形的卷积核能让它只看感兴趣的图像区域 ，这样识别出来的特征更佳。

卷积神经网络的改进思考

现在越来越多的CNN模型从巨型网络到轻量化网络一步步演变，模型准确率也越来越高。现在工业界追求的重点已经不是准确率的提升（因为都已经很高了），都聚焦于速度与准确率的trade off，都希望模型又快又准。因此从原来AlexNet、VGGnet，到体积小一点的Inception、Resnet系列，到目前能移植到移动端的mobilenet、ShuffleNet（体积能降低到0.5mb！），我们可以看到这样一些趋势：

1、卷积核方面：

● 大卷积核用多个小卷积核代替；

● 单一尺寸卷积核用多尺寸卷积核代替；

● 固定形状卷积核趋于使用可变形卷积核；
● 使用1×1卷积核（bottleneck结构）。
● 空洞卷积

2、卷积层通道方面：

● 标准卷积用depthwise卷积代替；

● 使用分组卷积；
● 分组卷积前使用channel shuffle；
● 通道加权计算。

3、卷积层连接方面：

● 使用skip connection，让模型更深；
● densely connection，使每一层都融合上其它层的特征输出（DenseNet）

启发

类比到通道加权操作，卷积层跨层连接能否也进行加权处理？bottleneck + Group conv + channel shuffle + depthwise 的结合会不会成为以后降低参数量的标准配置？