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Residual Networks Behave Like Ensembles of Relatively Shallow Networks

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zzlev edited this page Jan 11, 2018 · 8 revisions

https://arxiv.org/abs/1605.06431

Abstract

내용은 세가지로 요약할 수 있다.

  • Residual networks는 여러가지 길이의 path의 모임으로 볼 수 있다. -> main path와 skip connection
  • 그 path들은 서로 별로 연관성을 보이지 않는다, dependent하지 않다. -> emsenble이다.
  • 긴 path들은 거의 영향력이 없고 input에서 output까지 짧은 path들이 대부분의 영향력을 가진다.
    • 예를 들어, 110 레이어라면 10-34 레이어짜리 path가 거의 대부분의 일을 한다.

Paper

Residual networks에 대해 요약하면

  • identity skip-connections를 도입했다. residual layers를 지나쳐서 데이터를 바로 전송한다. <-> sequential pipeline
  • 엄청 깊은(예:1202) 네트워크를 가능케 했다. <-> AlexNet는 6개 정도
  • training 후에 test할 때 레이어 몇개 빼도 괜찮더라 <-> VGG 같은 모델에서 레이어 빼면 큰일난다

residual networks란

formula

다른 곳에서는 같은 레이어를 쓰지만 순서는 다를 수 있다. inception에서 이런 개념은 먼저 나왔지만 residual networks가 좀 더 간단하다.

Highway networks란(res net의 상위 호환)

그냥 곱하지 않고 가중치를 곱한다. t역시 학습을 통해 최적의 파라미터를 찾는다. gating function t에 의하여 입력과 출력이 정해진다. residual networks를 highway networks의 한 경우로 볼 수 있다.

이 논문에서 한 거는

  • unraveled view라는 걸 만들어서 residual networks를 새롭게 보았다. 덕분에 여러가지 분석이 가능했다.

분석의 결과

  • Residual networks는 gradient를 깊은 레이어까지 전달하면서 vanishing gradient 문제를 해결하는 것이 아니다.
  • 오히려, 엄청 깊은 네트워크에서 지름길을 만든 것이다.
  • 여전히 깊은 네트워크 학습을 위해서는 짧은 paths들이 필요하다.

unraveled view

Fig1 residual block이 세 개 있을 때 8가지의 path가 생긴다. path별로 통과하는 layer가 달라진다.

세가지 질문

  • 여러 path가 서로 의존성이 있거나 redundant한가?
  • 만약 의존성이 없다면 ensenble처럼 되나?
  • 여러가지 길이의 path가 네트워크게 다르게 영향을 미치나?

  1. 여러 path가 서로 의존성이 있거나 redundant한가? 레이어를 지워보자. 레어어를 지우는건 path를 절반으로 줄이는 것과 같다. 보통 모델에서는 하나밖에 없는 연결을 끊는 것과 같다. Fig2 결과는 Fig34 test에서 layer하나씩을 지웠다. vgg는 100%에 가깝지만 residual net은 영향을 받지 않는다. 중요한 layer는 빼면 영향을 받기도 한다. 즉 layer간의 의존성이 없다.

  2. 만약 의존성이 없다면 ensenble처럼 되나? ensenble의 특징 : 모델 개수에 따라 성능이 스무스하게 변한다. 2-1. 레이어 여러개를 지워보자 2-2. 순서를 바꿔보자.

  • k 개의 랜덤 pair를 swap했다.
  • 몇개 path를 없애고 training에서 보지 못했던 새로운 path를 도입하는 것이다.
  • 말하자면 high-level transformation을 low-level transformation 전에 두는 것이다.
  • Kendall Tau rank correlation Fig5 여러 개를 빼면 뺄수록 성능에 영향이 간다. layer를 많이 swap하면 이상한 값이 나온다. 좀 corrupt 해도 괜찮다는 결론!
  1. 여러가지 길이의 path가 네트워크게 다르게 영향을 미치나?

3-1 path 길이의 분포

  • path 길이는 binomial distribution을 따른다. 즉, 110 레이어짜리의 대부분의 path는 55 레이어만 갖고 있다.

3-2 path 길이에 따른 vanishing gradients 측정하기

  • batch 하나를 feedforward한다

  • k개의 residual blocks를 랜덤으로 뽑는다.

  • 뽑힌 k개의 residual blocks에 대해서는 residual moduled에 대해서만 backprop한다.

  • 나머지 n-k개의 residual blocks에 대해서는 skip connection으로만 backprop한다. 즉 backprop이 없는 것과 같다 -> 전체 m개의 레이어가 있다고 할 때 k개만 가지고 gradient를 구한다.

  • k 깊이의 모델에 대해서 input까지의 gradient를 측정한다. -> 짧을 수록 input에 gradient가 많이 온다.

  • 이거를 k의 개수에 따라 곱하면 각 길이마다의 영향력을 알 수 잇다. -> path 길이가 10정도인 것들이 가장 큰 영향력을 끼친다. Fig6

  • 54개 모듈에서 23개 모듈만 랜덤으로 샘플링해서 학습을 시켜보았다.

  • 즉 평균 11.5의 길이의 네트워크가 학습되는 것이다. -> 가장 영향력이 컸던 path length를 학습

  • 5.96% 에러율 달성 (전체는 6.10%)

  • 통계적으론 별 차이 없음. effective paths면 충분하다! => 전체를 학습 시킬 필요 없이, 가장 영향력이 있는 path length만 학습 시키면 된다.

모듈 몇개 죽이는 건 긴 path를 주로 죽인다.

54개에서 10개 정도 죽여도 괜찮다. 20개 죽이면 좀 심각하다.

highway networks라면 어떨까?

보통 t가 skip connection으로 많이 보내는 쪽을 선호한다고 한다. 즉 short path가 중요하다는 걸 네트워크가 학습하는 것이다.

stochastic depth training

최근에 학습할 때 배치마다 모듈 몇개만 랜덤으로 선택해서 학습시키는 방식이 등장했다고 한다. 이건 학습할 때 짧은 path만 보이는 것과 같다. 각각 좋은 성과를 내도록 학습시킨다. 그래서 test할 때 레이어 몇개 빼도 거의 영향이 없다. 별로 놀라운 건 아니다. Fig7 좀 더 작은 길이의 path가 비례적으로 줄어든다. 2^54에서 한 모듈을 죽이면 2^53이니 54길이를 가진 path는 1에서 0이 된다. 즉, 100% 줄어든다. 긴 path length를 가진 것들이 빨리 줄어든다. 20개까지 지우면 effective paths까지 사라지니 성능이 안 좋아진다.

*stochastic depth training: training할 때도 sampling한 것만 학습시키는 것.

결론

"residual networks가 왜 좋냐고? 더 깊으니까!"("going deeper", by He)는 거~짓 ensemble처럼 작동해서 좋은 것이다.

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