文献阅读笔记整理--ConvNext：A ConvNet for the 2020s
文献阅读时间：2022年11月1日
论文名称：A ConvNet for the 2020s
论文下载链接：https://arxiv.org/abs/2201.03545
论文对应源码链接：https://github.com/facebookresearch/ConvNeXt
一、前言
以ResNet-50结构为基础，按照Swin-Transformer的设计思想来改进ResNet-50，实现新的准确率，并进一步探索它的可扩展性。
二、ResNet-50
图来自深度残差学习
1、什么是ResNet-50
由48层卷积、1层maxpooling、1层avgpooling构成，卷积的每个block比例为3:4:6:3。
三、相关设计
1、Training Techniques
除了网络结构的设计，训练技巧 也会影响最后的效果。
本文在训练技巧模块，以ResNet-50 和ResNet-200 为baseline-model，来进行训练技巧的设计：
（1**）Epochs****设计**
由90改变至300。
（2**）引入Adam W Optimize**
借鉴Vision Transformer******，** 使用其Adam W Optimize****， 是一个带有权重正则化的优化器。
其中优化器参数为：
预训练学习率为4e-3，weight_decay=0.05，batchsize=4096；
微调学习率为5e-5，weigth_decay=1e-8，batchsize=512，layer-wise lr decay。
weigth_decay ：权重衰减。L2正则化的目的就是为了让权重衰减到更小的值，在一定程度上减少模型过拟合的问题，所以权重衰减也叫L2正则化；
learning rate ：学习率；
learning rate_decay ：学习率衰减。
（3**）Data augmentation****技巧的引入**
比如Mixup、Cutmix、RandAugment、Random Erasing and Regularization schemes including Stochastic Depth and Label Smoothing。
效果 ：在测试集上，由原本的76.1上升到78.8。此处使用随机种子，求平均得到。
得出结论： 利用现在的优化方法，重新训练ResNet-50，准确率有所提高，即后续工作继续使用该超参数。
**启示：在处理复杂任务时，先在小数据集/****小模型上找到一个 最优的训练策略，找到后一直使用该策略，然后使用导大数据集/**大模型中；
2、Macro Design
宏观设计
（1**）Changing Stage compute ratio**
block****的比例改变： 借鉴Swin Transformer的【1：1：3：1】，由【3,4,6,3】改变至【3,3,9,3】；
效果 ：在测试集上，由原本的78.8上升到79.4。此处使用随机种子，求平均得到。
（2**）Changing stem to “patchify”**
底层卷积改变： 借鉴vision Transformer的patch思想，将底层的卷积替换成4x4 stride=4的卷积，使特征图变为若干patch；//由于之前7x7 stride=2的底层卷积，移动时会出现交叠，故进行改变；
效果 ：在测试集上，由原本的79.4上升到79.5。此处使用随机种子，求平均得到。
（3**）ResBext-ify**
引入depth-wise conv**：** 为深度可分离卷积，减少计算量。借鉴self-attention的加权求和思想。并将channels从64提升到96；// 深度可分离卷机可将将通道数目划分为若干group。此时，将group数目设置为与输入通道数目相同。
效果 ：在测试集上，由原本的79.5上升到80.5。此处使用随机种子，求平均得到。
（4**）Inverted Bottleneck**
引入bottle-neck结构：借鉴Transformer的feed-forward设计思想，即通道数目先放大，再压缩。将channels设置为96**、384****、96****，并增大kernel size至7x7。**
效果 ：在测试集上，由原本的80.5上升到80.6。此处使用随机种子，求平均得到。
至此，在ImageNet-1k****的准确率从78.8%提升到80.6%；
2、Micro Design
微观设计
（1**）Replacing ReLu with GELU and Substituting BN with LN**
激活函数替换： 由RELU替换为GELU，将BN（批归一化）替换成LN（层归一化）。
效果 ：在测试集上，由原本的78.8上升到79.4。此处使用随机种子，求平均得到。
（2**）Fewer activation functions and Normalization layers**
激活函数即归一化层改变： 引入更少的激活函数和归一化层。
效果 ：在测试集上，由原本的78.8上升到79.4。此处使用随机种子，求平均得到。
（3**）Separate downsampling layers.**
下采样层改变： 借鉴Swin Transformer的patch merging设计思想。采用2x2 stride=2的卷积进行下采样，并在底层、下采样之前和最后的平均池化之后加入LN层，使训练更加稳定。
效果 ：在测试集上，由原本的78.8上升到79.4。此处使用随机种子，求平均得到。
**至此，在ImageNet-1k的准确率从80.6%提升到82.0%；相比同量级的swin Transformer的81.6%**有所提高。
下图为模型比较结果：
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