模型加速：WAE-Learning a Wavelet-like Auto-Encoder to Accelerate Deep Neural Networks

来源：互联网发布：生物软件下载编辑：程序博客网时间：2024/06/03 12:29

WAE(Wavelet-like Auto-Encoder) 是由来自中大、哈工大、桂电等多机构的多名研究人员合作提出的，发表于AAAI-2018(论文地址：
https://arxiv.org/pdf/1712.07493.pdf

github

创新点：
1. WAE借助小波分解得思想，将原图分解成两个低分辨率图像，以达到网络加速的目。

（PS：整体思路：下采样的方法达到网络加速，但是下采样会导致的信息损失而降低网络性能，因此需要一种既能降低图像分辨率，又不损失信息的方法。于是小波分解闪亮登场，WAE将原图分解成两个低分辨率图像，一个携带高频信息，一个携带低频信息，具体操作往下看）

感觉这个idea还是挺有意思的，值得学习
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网络框架
WAE整体框架如下：
这里写图片描述

输入图片I ，经过encoder 得到IH（高频图）和IL（低频图），低频图输入到标准的CNN网络得到的特征与高频图融合(PS：高频图并不是像图中那样直接到fusion处的，而是与低频图一样，也要输入到一个CNN里面，具体请往下看)，最后分类。

目标函数
目标函数比较复杂，得仔细讲讲，具体训练阶段分为三个部分，
1.auto-encoder的训练
2. 分类器的训练
3. 整体加起来训练（PS：思想和2016-ICML的一篇paper相同）

先看1.Auto-encoder主要是看重构误差，即：
这里写图片描述

由于要获得“高频图”，还需要增加一个约束，用以约束其中一个特征图的像素值得大小：
这里写图片描述

auto-encoder训练整体的loss 为：
这里写图片描述

lr表示重构，le表示高频图的约束，λ是超参，用以权衡连个loss

分类器的训练，这个没啥好说的：
3.整体训练的loss：
其中γ设置为0.001，用以权衡两个loss，Lc是分类的loss，Lt是训练auto-encoder的loss

细节处理
知道了框架和目标函数，但是细节是如何处理的呢：
1. Encoding layer 是如何将I分解成低分辨率的高频图和低频图呢？
2. IL经过网络输出的特征如何与IH融合呢？
3. Decoding layer 是如何将IL和IH恢复的呢？

先看 1. Encoding layer 是如何将I分解成低分辨率的高频图和低频图呢？
WAE的Encoding layer采用卷积神经网络将I“分解”成低分辨率的高频图和低频图，卷积神经网路如下图所示，先又3层卷积核大小为3*3，数量为16的卷积层对原始图片进行卷积，之后分别采用两个卷积层进行卷积，再来一个下采样，得到分辨率为原始图片的1/2。具体网络如下图：
这里写图片描述

看到这里，我把分解改为了“分解”，用CNN获得两个图片，那么如何保证一个是高频，一个是低频呢？

论文是这样做的：首先我们要肯定的是，通过CNN我们是不能得到一张是高频信息图，一张是低频信息图。作者这里采用的方式是，对其中一个图增加约束，即增加一个L2范数的约束，使得其中一张图的值都很小，然后这张图就是高频信息，从而对应的另外一张图就是低频信息。（有熟悉信号处理的同学么？？请问这个理论是小波分解的理论还是信号处理的理论？
增加的约束是这个：这里写图片描述

对图像像素值的大小进行限制，一张图像的素值小，就称之为高频信息图，请问这个是否有理论根据？知道的朋友请在评论区讨论讨论

说完了encoding，接着说decoding。 3 . Decoding layer 是如何将IL和IH恢复的呢？
Decoding layer没啥好讲，知道了如何Encoder，所有步骤反过来就好了，具体操作如下图所示。
这里写图片描述

最后看问题2. IL经过网络输出的特征如何与IH融合呢？
如果只看开篇的WAE框架图，那肯定是理解不了 IH那条虚线直接到fusion到底做了什么操作！
看了prototxt才明白，原来是这样，具体如下图所示：
先看左半部分，IH和IL分别经过一个VGG的卷积部分，得出特征FH,FL；
右半部分分为上下，先说上边，FH和FL进行“融合”，也就是按通道concat，然后输入FC层，得出一个1000维的向量 V1；
下边，FL直接输入到FC层得到向量V2；
最终的网络分类输入是 V1+V2(element-wise)
这里写图片描述

回答了以上三个问题，WAE网络的结构已经很清晰了，但是还是存在不少疑问的：

如何确定经过Encoding layer之后得到的两张图，一个是高频图，一个是低频图？
图片经过encoding layer ，之后还要经过两个VGG，参数确实是少了，但是创新点上，怎么感觉是单纯的CNN的堆叠。有点像inception的思想，原始图片分成两个通道，然后输入到两个CNN，再把输出进行相加。
至于auto-encoder，我一直存在疑问，怎么能说明经过encoder得到的特征（code）再经过decoder得出来的图像和原始图像很接近，就可以证明这个encoder提取出来的特征（code）是好的！？
我一直认为是因为decoder的“恢复”能力很强，可以恢复出原始图像，也就是说 decoder已经“学习”到encoder是如何“编码”的，decoder就可以很好的恢复原始图像，有decoder这一层因素在这，怎么就能说encoder提取出的特征（code）就是好的呢？

胡思乱想：
又是一篇用了 auto-encoder 来“约束”卷积神经网络提取出的特征。
虽然是 wavelet-like ，但是小波的思想在论文中没具体提到呢。。。
目前，从这篇paper没有啥启发~

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