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RegNet：高效可扩展网络

news 2025/10/6 6:29:14

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早期手工设计的时代
- LeNet、AlexNet、VGG、ResNet 等模型，都是人工设计的。研究者不断试错，改进网络深度、宽度、卷积方式，逐渐提升了准确率。
- 但这种方式很依赖人的直觉和经验，设计成本高，而且不一定能找到最优解。
自动搜索的时代（NAS）
- 后来出现了神经网络架构搜索（NAS），让计算机自动在一个设计空间里搜索最优网络。
- 这种方法确实能找到性能很强的模型（比如 MnasNet、EfficientNet），但也有问题：
  - 搜索开销大，训练成本很高；
  - 得到的网络结构往往复杂，缺乏直观的“设计规律”，人类很难理解其中的核心规律。
RegNet 提出的新思路
- 论文作者（Facebook AI Research，FAIR）提出：
  - 我们不只是想找到一个“最优模型”，而是希望找到一类规律性的网络设计空间。
  - 就像研究植物生长，不是只想找一棵长得快的树，而是要总结出植物生长的一般规律。
- 因此，RegNet 的目标是：
  - 把设计网络提升到“群体层面”，而不是一个一个模型去试。
  - 找到能解释“为什么某些结构好用”的简洁设计规则，从而帮助后续研究者更快设计模型。

2、RegNet的创新点
RegNet 的创新点不在于“某个新模块”，而在于“总结规律”。
它的贡献是：通过大量实验，发现优秀卷积网络的通道数随深度变化是有规律的，可以用一条简单的函数来描述。
这让我们能用简单规则 → 高效地生成一整个模型家族。

（1）发现“好模型的共性规律”

（2）用简单函数描述网络设计

作者提出：优秀网络的通道数分布，可以用一个线性函数来描述。
换句话说：网络不需要复杂的手工调节，只要把“宽度随深度变化”的规律写成一条直线，就能生成高效网络。
📌 类比：
修高速公路时，如果车道数从头到尾乱变（2→7→3→9…），车流会很混乱；
如果车道数按一个固定规律慢慢变宽（比如每隔 10 公里就加 1 条车道），车流就会更顺畅。
RegNet 就是把这个规律总结出来。

（3）提出“可正则化的设计空间”（Design Space）

传统 NAS 是在一个巨大的、不规则的搜索空间里乱找；
RegNet 提出了一个规则化（Regularized）的搜索空间，即所有网络的设计都服从通道数增长的规律。
在这个规则下，模型既容易搜索，又更可解释。
📌 类比：
NAS 就像是“把工人随便扔进工厂看他们怎么干”；
RegNet 则是“先制定规范：每个工人都按统一标准分班分工”，这样整体更高效。

（4）生成一整套模型家族

通过简单的函数设定参数，RegNet 可以快速生成从小到大的多个模型（RegNet-X, RegNet-Y 系列）。
这些模型在准确率、速度、内存开销上都能实现更好的平衡。
这比 EfficientNet 的“复合缩放”更直观、更灵活。
📌 类比：
EfficientNet 是先造一个工厂，再按比例缩放；
RegNet 是直接给出“工厂扩建的规律”，能轻松生成一整套从小工厂到大工厂的版本。

（2）结构分块
271. Stem（输入层）

（3）模块（Block）设计

3、与 Transformer 的结合（ConvNeXt, 2022）

ConvNeXt：Facebook/Meta 提出的现代卷积网络，直接受到 RegNet 启发。
ConvNeXt 研究者说：
- “既然 RegNet 发现卷积网络有简单规律，那我们能不能把它推向极致，对标 Vision Transformer？”
于是，他们把 RegNet 风格的卷积网络现代化改造：
- 大卷积核（7×7）
- LayerNorm 替代 BN
- 更简洁的 block 设计
效果：在 ImageNet 上和 ViT 打平，证明卷积依旧强大。
📌 类比：
RegNet 是总结了一本“修路手册”；
ConvNeXt 就是用这本手册，把公路升级成了高速高铁，跟 Transformer 公路竞争。