MnasNet论文解析

现在的NAS方法越来越重视小模型的NAS搜索，在传统深度学习的模型压缩中，主要有MobileNet、ShuffleNet、SqueezeNet等方法。其中，MobileNet系列从分通道depthwise卷积（V1）发展到Invert Bottleneck结构（V2），在大量降低参数的同时，还能维持在较高的精度水平，在实际设备中广泛使用。

MnasNet就是以MobileNet V2为backbone，在这个基础结构上搜索block架构以替代bottleneck结构。论文的全名是MnasNet: Platform-Aware Neural Architecture Search for Mobile。

MnasNet的整体架构如下图所示。

图1. MnasNet整体架构

MnasNet要搜索的是图中最上面一行的7个block，这7个block的分辨率分别与MobileNet V2的7个bottleneck位置对应，而且block的输入输出的分辨率、重复的层数也和bottleneck一一对应。

MnasNet搜索的两个原则：

1. 搜索的7个block各自的结构都不一样
2. 每个block里有N层重复的layer

Block里的layer搜索空间总共有六种搜索对象类型：

1. 卷积操作：普通卷积、depthwise卷积、Inverted Bottleneck
2. 卷积核大小：$3\times3$3×3、$5\times5$5×5
3. SERatio：0，0.25
4. Skip操作：池化、identity、no skip
5. 输出通道：{0.75, 1.0, 1.25}倍
6. Block的layer层数：{-1, 0, +1}

其中，5和6的类型都是相比于MobileNet V2对应的bottleneck的输出通道和操作层个数。

在搜索方法上，作者沿用了NASNet的强化学习方法，利用controller RNN去预测layer的六种搜索对象类型。

MnasNet给强化学习的reward不只是验证集的精度Accuracy而已，还增加了latency的约束。reward的目标函数为：

$\begin{aligned} & \underset{m}{maximize}~~~ACC(m) \\ & subject \ to ~~~ LAT(m) \leq T \end{aligned}$​mmaximize​   ACC(m)subject to   LAT(m)≤T​

按照准确率提升5%，延时变成2倍的tradeoff原则，上面公式可变换为：

$\begin{aligned} & \underset{m}{maximize}~~~ACC(m) \times [\frac{LAT(m)}{T}]^w \\ & ~~~w=\left\{\begin{aligned}&\alpha, ~if~LAT(m) \leq T \\&\beta, ~otherwise\end{aligned}\right. \end{aligned}$​mmaximize​   ACC(m)×[TLAT(m)​]w   w={​α, if LAT(m)≤Tβ, otherwise​​

其中，$\alpha=\beta=-0.07$α=β=−0.07。

论文在ImageNet数据集上进行搜索实验，使用了64个TPU V2，训练时长为4.5天，Latency计算是在Pixel 1手机的CPU上测量的，总共训练了8000个模型，每个模型训练5个epoch。搜索出来的MnasNet在ImageNet上的训练精度如图2所示，和MobileNet V2的性能对比如图3所示。

图2. MnasNet在Imagenet上的训练精度以及和其他网路的对比

从ImageNet的实验中可以看出，在同等参数量条件下，相比于NASNet、AmoebaNet、PNASNet和DARTS等，MnasNet搜索出来的网络计算量更少，延时更小，精度更高。

图3. MnasNet和MobileNet V2的性能对比

与MobileNet V2的全面对比也可以看出，在各种卷积通道数和输入图片尺寸相同的条件下，MnasNet的Pareto Front优于MobileNet V2，即在推理延时一样的网络中，MnasNet比MobileNet V2的top-1精度更高。