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编辑 | 深度学习这件小事公众号

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这两天发现了一篇宝藏paper，2019年CVPR中的一篇 Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks。这篇paper主要从3个方面讲述了提高现有baseline(ResNet-50)的有效trick：

1. 在新的硬件上有效训练

2. 在ResNet-50的基础上，对模型进行了一些微量的调整

3. 训练的一些技巧

Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks

论文地址：

http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/He_Bag_of_Tricks_for_Image_Classification_with_Convolutional_Neural_Networks_CVPR_2019_paper.pdf

大概回顾这篇文章

   1. 在新的硬件上有效训练

1.1 背景

在ResNet刚提出的时候，为了考虑当时的硬件条件，不得不做很多跟performance相关的trade-offs。但是随着这几年硬件(尤其是GPU)的快速发展，很多与performance相关的trade-offs已经改变。其中包括：

1. 使用更大的batch size。例如从256到1024

2. 使用较低的数值精度。例如从FP32到FP16

1.2 使用更大的batch size

使用更大的batch size会导致减缓训练进度。对于凸问题，收敛速度会随着batch size的增加而降低。也就是说，在相同的epoch下，使用更大的batch size可能会导致验证集accuracy更低。因此使用一些trick来解决这个问题。

Linear scaling learning rate：例如，当我们选择初始学习率为0.1，batch size为256时，那么当我们将batch size增大至b时，就需要将初始学习率增加曾0.1×b/256

Learning rate warmup：例如，选择5个epoch去进行warmup，在这5个epoch中线性地从0开始增加学习率至初始学习率，然后再开始正常decay

Zero  ：在residual block中的batch normalization(BN)中：BN首先标准化输入  ，得到  ，然后进行线性变化  ，其中  和  都是可以学习的参数，其值被初始化为1s和0s。而在这里初始化 

No bias decay：为了避免过拟合，对于权重weight和偏差bias，我们通常会使用weight decay。但在这里，仅对weight使用decay，而不对bias使用decay。

1.3 使用更低的数值精度

以前神经网络通常使用32-bit浮点数精度(FP32)来训练。但是现在的新的硬件增强了低精度数据类型的算术逻辑单元。例如Nvidia V100对FP32提供14 TFLOPS，而对FP16提供100 TFLOPS。因此，使用FP16时，总的训练速度加速了2~3倍：

Comparison of the training time and validation accuracy for ResNet-50 between the baseline (BS=256 with FP32) and a more hardware efficient setting (BS=1024 with FP16).

The breakdown effect for each effective training heuristic on ResNet-50.

   2. 模型调整

The architecture of ResNet-50. The convolution kernel size, output channel size and stride size (default is 1) are illustrated, similar for pooling layers.

主要对downsampling block和input steam(上图指出部分)做了一些改动：

1. downsampling做改动主要是由于使用stride=2的1×1 conv会忽略3/4的feature-map。因此，为了使输出的shape保持不变，将path A的前两个conv分别改为stride=1的1×1 conv和stride=2的3×3 conv，即ResNet-C；将path B换成stride=2的2×2 AvgPool和stride=1的1×1 conv，即ResNet-D

2. 而input steam做的改动主要是由于使用7×7 conv的计算cost是3×3的5.4倍。因此将7×7 conv换成3个连续的3×3conv，即ResNet-C

Three ResNet tweaks. ResNet-B modifies the downsampling block of Resnet. ResNet-C further modifies the input stem. On top of that, ResNet-D again modifies the downsampling block.

Compare ResNet-50 with three model tweaks onmodel size, FLOPs and ImageNet validation accuracy.

   3. 训练技巧

3.1 Cosine Learning Rate Decay

以往学习率衰减的策略一般是"step decay"，即每隔一定的epoch，学习率才进行一次指数衰减。而现在，学习率随着epoch的增大不断衰减：

Visualization of learning rate schedules with warm-up. Top: cosine and step schedules for batch size 1024. Bottom: Top-1 validation accuracy curve with regard to the two schedules.

3.2 Label Smoothing

3.3 Knowledge Distillation

3.4 Mixup Training

在mixup中，每次随机采样两个样本  和  ，然后通过加权线性插值生成新的样本进行训练：

其中  为从  分布的得到的随机数。

3.5 Experiment Results

The validation accuracies on ImageNet for stacking training refinements one by one. We repeat each refinement on ResNet-50-D for 4 times with different initialization, and report the mean and standard deviation in the table.

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