【神经网络架构搜索】ProxylessNAS直接在ImageNe

2021-07-01 本文已影响0人 pprpp

【GiantPandaCV导语】这篇是MIT韩松实验室发布的文章，是第一个直接在ImageNet上进行搜索的NAS算法，并且提出了直接在目标硬件上对latency进行优化的方法。相比于同期算法NASNet、MnasNet等，搜索代价降低了200倍。

0. Info

Title: ProxylessNAS: Direct Neural Architecture Search On Target Task and Hardware

Author: MIT韩松团队

Link: https://arxiv.org/pdf/1812.00332v2

Date: ICLR2019

Code: https://github.com/MIT-HAN-LAB/ProxylessNAS

1. Motivation

之前的算法往往是在Proxy任务(比如CIFAR10、使用更少的epoch等方案)上进行训练，然后迁移到目标数据集(比如ImageNet)，但是这种方案是次优的，存在一定的gap。

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并且之前的Gradient-based NAS比如Darts由于需要将整个超网放在显存中，对资源的占用会比较大，因此对网络的大小带来了限制。

为了解决以上痛点，提出了ProxylessNAS，可以直接为目标硬件平台优化网络，解决了Gradient-based NAS中存在的高内存消耗问题，降低了计算代价。

2. Contribution

ProxylessNAS将搜索代价从40000GPU hours压缩到200GPU hours。

文章主要共享有：

ProxylessNAS是第一个不借助proxy任务，直接在目标数据集ImageNet上进行学习的NAS算法。可以有效地扩大搜索空间，达到更好的表现。
提出了从Path-level Pruning角度来处理NAS的思路，解释了NAS和模型压缩之间存在的紧密联系。通过使用Path-level binarization节省了一个数量级的内存消耗。
提出了Gradient-based方法来处理硬件目标，比如latency。让Latency这种硬件指标也变得可微分。并且ProxylessNAS也是第一个研究不同硬件架构上专用神经网络架构的工作。
使用一系列实验来证明ProxylessNAS的直接性directness和定制性specialization。在ImageNet和CIFAR10数据集上取得了SOTA的结果。

3. Method

3.1 过参数网络构建

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参考了one-shot和darts的搜索空间，构建了过参数网络，

$m_ {O}^ {One-Shot} (x)= \sum _ {i=1}^ {n} O_ {i} (x)$

对于one-shot来说，会将所有path路径输出相加；

$m_ {O}^ {DARTs} (x)= \sum _ {i=1}^ {N} p_ {i} o_ {i} (x)= \sum _ {i=1}^ {N} \frac {exp(\alpha _ {i})}{\sum_j exp(\alpha_j) } O_{i} (x).$

对于darts来说，使用的是weighted sum的方式得到输出。

以上两种方式的实现都需要将中间结果保存，即所有路径的结果，这样相当于要占用N倍的显存。

为了解决以上问题，提出了Path binarization。

3.2 Path-level binarization

为了降低训练过程中占用的内存，每次训练过参数网络中的单条路径分支。

Path binarization需要引入N个网络架构参数α，pi的计算和darts一直。除此以外还有二进制开关g，1代表保留该路径，0代表不启用该路径。

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然后得到输出可以看出，在运行过程中，只有单路径被激活，节省了一个量级的显存消耗。

3.3 训练二值化网络

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和darts类似，ProxylessNAS交替更新权重参数和架构参数。

在训练权重参数的时候，固定住架构参数，然后随机采样二进制开关。然后激活路径对应的网络使用梯度下降算法在训练集上进行训练。
在训练架构参数的时候，固定住权重参数，然后更新架构参数。

完成训练以后，选择拥有最高path weight的path作为最终网络结构。

在计算梯度的时候，进行了以下近似：

$\frac{\partial L}{\partial \alpha_{i}}=\sum_{j=1}^{N} \frac{\partial L}{\partial p_{j}} \frac{\partial p_{j}}{\partial \alpha_{i}} \approx \sum_{j=1}^{N} \frac{\partial L}{\partial g_{j}} \frac{\partial p_{j}}{\partial \alpha_{i}}=\sum_{j=1}^{N} \frac{\partial L}{\partial g_{j}} \frac{\partial\left(\frac{\exp \left(\alpha_{j}\right)}{\sum_{k} \exp \left(\alpha_{k}\right)}\right)}{\partial \alpha_{i}}=\sum_{j=1}^{N} \frac{\partial L}{\partial g_{j}} p_{j}\left(\delta_{i j}-p_{i}\right)$

其中 $\delta_{i j}$ 是一个指示器，当i=j的时候为1，反之为0。

但是如果用以上公式进行更新，实际上还是需要N背的计算资源。所以这里每次更新架构参数的时候，采样两条路径，相当于将N降到了2。

ps: 感觉这种方式会导致收敛变慢，相比于Darts，为了内存空间牺牲了时间效率。

3.4 使硬件指标Latency可微分

提出两个方法来解决不可微的目标。

方法一：让Latency可微

F代表对应op的延迟预测器，预测op所对应的延迟。

$\mathbb{E}\left[\text { latency }_{i}\right]=\sum_{j} p_{j}^{i} \times F\left(o_{j}^{i}\right)$

求偏导：

$\partial \mathbb{E}\left[\text { latency }_{i}\right] / \partial p_{j}^{i}=F\left(o_{j}^{i}\right)$

将Latency作为loss一项：

$\text { Loss }=\operatorname{Loss}_{C E}+\lambda_{1}\|w\|_{2}^{2}+\lambda_{2} \mathbb{E}[\text { latency }]$

方法二：使用基于强化学习方法

使用REINFORCE算法来训练二值化权重。

$\begin{aligned} J(\alpha) &=\mathbb{E}_{g \sim \alpha}\left[R\left(\mathcal{N}_{g}\right)\right]=\sum_{i} p_{i} R\left(\mathcal{N}\left(e=o_{i}\right)\right) \\ \nabla_{\alpha} J(\alpha) &=\sum_{i} R\left(\mathcal{N}\left(e=o_{i}\right)\right) \nabla_{\alpha} p_{i}=\sum_{i} R\left(\mathcal{N}\left(e=o_{i}\right)\right) p_{i} \nabla_{\alpha} \log \left(p_{i}\right) \\ &=\mathbb{E}_{g \sim \alpha}\left[R\left(\mathcal{N}_{g}\right) \nabla_{\alpha} \log (p(g))\right] \approx \frac{1}{M} \sum_{i=1}^{M} R\left(\mathcal{N}_{g^{i}}\right) \nabla_{\alpha} \log \left(p\left(g^{i}\right)\right) \end{aligned}$

4. Experiment

CIFAR10: 选择PyramidNet作为backbone，具体实现细节需要看原文。

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R代表使用强化学习得到的结果，G代表使用梯度优化得到的结果。c/o代表使用了cutout。

ImageNet: 在GPU、Mobile phone、CPU上进行了实验。

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主要关注Search Cost这一栏，相比之前的MNasNet、NASNte、AmoebaNet节省了200倍的GPU hours。

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上图结果展示了ProxylessNAS的优越性，其训练的时间和占用的内存都和正常训练属于一个量级。

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ProxylessNAS专门为不同硬件设计的网络在对应硬件上的延迟是最低的。

5. Revisiting

ProxylessNAS是第一个直接在目标数据集ImageNet上进行训练的神经网络搜索算法，通过使用path binarization解决了以往Gradient-based NAS中存在的显存占用过高的问题,可以做到占用和普通网络相同量级显存。同时ProxylessNAS也是第一个可以为不同的硬件设置定制化网络的算法。

在这个部分补充一些知识点：深度学习中的显存占用分析。并回答几个问题。

问题一：哪些操作会占用显存？

模型自身的参数，主要包括权重。有参数的层：卷积、全连接、BN等都包含了大量参数。这部分内容和输入设置无关，模型加载后就会占用显存。
模型中间的结果、梯度等。优化器在优化过程中需要保存对应权重的梯度才可以计算，不同优化器需要的中间变量数目不定，比如Adam优化器，动量占用显存最多。
输入输出占用的显存。主要包括feature map等，计算得到每一层输出的tensor形状，就可以计算相应需要的显存占用。这部分显存占用是和batch size成正比的。

问题二：显存大小和batch size是否成正比？

有了上边问题做铺垫，这个问题就很好解释了。显存大小包括三个部分，模型自身参数、模型梯度、输入输出占用显存。batch size仅仅会影响到输入输出的显存占用，所以并不是完全成正比。

问题三：如何降低显存占用？

经常会遇到GPU显存溢出out of memory的报错，通过以上分析，可以得知有以下处理方法：

使用更小的模型，可以修改模型通道数或者更换模型。
降低batch size大小。
可以使用amp中的混合精度方法，通过使用fp16降低显存占用。
清空中间变量，优化代码比如inplace=True

问题四：增大batch size会带来什么影响？

batch size增大可以加快速度，但是是并行计算方面的，带来的增益优先。
batch size增大可以减缓梯度震荡，需要更少的迭代次数，收敛更快。但是每次迭代耗时更长。
batch size调整的同时也需要调整对应的learning rate，以ImageNet上ResNet50为例，官方推荐的lr=0.1 对照 batch size=256, 假设我要调整batch size=1024，那么新的lr=0.1 x 1024 / 256。