网络宽度和深度设计

在深度学习中，网络的宽度和深度是两个重要的超参数，它们对模型的性能和训练过程有重要影响。以下是有关网络宽度和深度的设计考虑：

1. 网络宽度：
   • 网络宽度指的是每个层中的神经元数量。增加宽度可以增加模型的表示能力，有助于学习更复杂的模式。但要注意，增加宽度会增加模型的计算和内存需求，可能导致过拟合。
   • 网络宽度通常在训练集上产生较好的性能，但需要更多的数据来防止过拟合。如果你的数据有限，可以考虑减小网络宽度，以减少过拟合的风险。
   • 通常，增加宽度是一种增加模型复杂度的方式，适用于任务较复杂的问题，如大规模图像分类或自然语言处理。

2. 网络深度：
   • 网络深度指的是神经网络中的层数。增加深度可以增加模型的抽象能力，使其能够学习更高级的特征。然而，深度也会增加训练时间和梯度消失/爆炸的问题。
   • 对于某些任务，深度网络可能不是最佳选择，因为训练深层网络可能会很困难，需要大量的数据和计算资源。
   • 深度网络在一些领域表现出色，如计算机视觉中的图像分割和自然语言处理中的机器翻译。

考虑网络宽度和深度时，可以尝试不同的组合，根据具体任务和资源进行调整。以下是一些通用建议：

• 在开始设计时，可以选择一个较浅的网络和适度的宽度，然后逐渐增加深度和宽度，观察性能的变化。
• 使用正则化技巧（如Dropout、L1/L2正则化）来减少过拟合风险，特别是在增加网络宽度和深度时。
• 使用预训练模型（如预训练的卷积神经网络或Transformer模型）可以减少深度和宽度对大规模数据的依赖，并提供更好的初始权重。
• 目标是找到适合任务的最佳网络结构，这通常需要进行实验和交叉验证。

总之，网络宽度和深度的设计取决于任务的复杂性、可用的数据和计算资源。在模型设计时，需要谨慎权衡它们，以实现最佳性能。

1. 什么是网络深度

定义： 深度学习的最重要属性，计算最长路径的卷积层+全连接层数量

1.1 为什么需要更深的模型

浅层学习的缺陷

深度网络更好拟合特征

学习更加简单

2. 基于深度的模型设计

2.1 AlexNet

2.2 AlexNet工程技巧

• 多GPU训练
• ReLU激活函数
• LRN归一化
• Dropout正则化
• 重叠池化
• 数据增强
  

2.3 VGGNet

特点：

• 加深网络，小卷积3*3

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• 随着网络深度的增加，性能变好，深度可达19层，拥有了比AlexNet低7%以上的错误率
• 全部的卷积核大小为3×3，有更高的计算效率
• 多尺度的数据增强操作

加深模型容易出现的问题： 深层模型优化问题

• 难以优化，达到一定深度后性能反而下降，VGG19与VGG16对比
• 更深更加容易过拟合
• processing leve deprivation(PLD)现象，网络无法学习到简单而重要的函数
• processing level saturation(PLS)现象，网络浅层饱和，无法发挥网络的性能

3. 什么是网络宽度

• 每一个网络层的通道数，以卷积网络层计算

3.1 为什么需要足够的宽度

• 更多的通道可以学习到更加丰富的特征

4. 基于宽度模型的设计

4.1 经典模型的宽度变化

• 分类网络的通道数随着深度增加是一个逐渐增加的过程
  

4.2 网络宽度设计

1. 提高单层通道的利用率
   
2. 提高多层通道的利用率，密集连接网络(DenseNet)，增强各层的信息流动
   
3. 模型表达能力，计算量，硬件友好程度
   

注：部分内容来自阿里云天池