如何评价FAIR团队最新推出的RegNet？
FAIR（Facebook AI Research）团队最新推出的 RegNet 确实是计算机视觉领域一个非常重要的进展。它并非一个全新的模型架构，而是对神经网络架构搜索 (NAS) 的一个重新思考和系统性研究，旨在发现一组在效率和性能之间取得良好权衡的“规则化”网络家族。
要评价 RegNet，我们需要从多个维度进行深入分析。
RegNet 的核心理念与动机
在 RegNet 出现之前，NAS 领域的研究成果大多是发现一些特定工作负载下的“一次性”最优网络，例如 NASNet, MnasNet, EfficientNet 等。然而，这些网络通常：
高度定制化: 是为了某个特定的硬件（如移动端 GPU）或数据集（如 ImageNet）而搜索出来的，通用性不强。
缺乏可解释性: 发现的架构往往看起来非常“随心所欲”，很难理解其设计的合理性。
难以泛化: 即使在同一任务的不同数据集上，或者在不同任务上，性能也可能大幅下降。
计算成本高昂: NAS 本身搜索过程就消耗巨大的计算资源。
FAIR 团队的动机就是为了解决这些问题，他们希望找到一种更系统化、可解释、高效且可泛化的 NAS 方法，能够生成一个网络家族（Family of Networks），而不是一个孤立的最佳网络。
RegNet 的关键创新点
RegNet 的核心创新在于，它将 NAS 的搜索空间从一个“无限制”的自由空间，转移到一个结构化、参数化且具有明确规则的空间。具体来说，它提出了以下几个关键点：
1. 设计一个“受限的但富有表现力的”搜索空间 (Design Space)：
RegNet 不再是随机搜索各种连接和操作，而是预设了一系列设计原则和模式 (Design Principles)。
它将整个网络架构的参数化为少数几个设计因子 (Design Factors)，这些因子控制着网络的深度、宽度、分组卷积的宽度以及残差块的结构等。
核心思想: 认为许多表现良好的卷积神经网络都遵循一些相似的“规则”或“模式”。例如，随着深度的增加，通道数通常会以某种方式增长；宽度和深度的关系也可能存在某种模式。
参数化设计空间: RegNet 使用一个简单的多项式函数来参数化网络层的通道数，例如：$C(i) = ext{base} imes (w_0 + i imes w_1)^{b}$，其中 $i$ 是层索引，$C(i)$ 是该层的通道数，`base`、$w_0$、$w_1$ 和 $b$ 是需要搜索的参数。这种参数化使得搜索空间变得非常紧凑，且易于理解。
块（Block）的统一: RegNet 采用的是一种“块（Block）重复”的模式，即网络的整体结构由少数几个不同参数的块重复堆叠而成。这大大简化了搜索空间，也使得搜索到的网络结构更具有规律性。
2. 基于设计因子的搜索 (Search Based on Design Factors)：
RegNet 不是在所有可能的网络中搜索最优的。它在预定义的参数化设计空间内，使用一种更高效的搜索策略来寻找一组能够满足特定计算预算（如 FLOPs 或参数量）的最佳网络配置。
目标: 寻找能够最大化网络性能（如 Top1 Accuracy）的参数化函数（即设计因子）。
搜索方法: 论文中使用了离散的随机搜索 (Discrete Random Search DRS) 结合基于梯度的方法 (gradientbased methods)。具体而言，它首先在一个大的离散网格上进行搜索，找到一些不错的候选配置，然后对这些配置进行微调和优化。这种方式比完全随机搜索更有效率，也比端到端的梯度搜索更稳定。
3. 可解释性和规律性 (Interpretability and Regularity)：
RegNet 的搜索结果并非随机的，而是显示出非常清晰的规律性。例如，通道数的增长遵循一个平滑的函数，而不是跳跃式的。
“规则化”网络 (Regularized Networks)：RegNet 强调的是找到一组“规则化”的网络，意味着这些网络具有可预测的、遵循一定模式的结构。这种规律性使得研究人员更容易理解和推理这些网络的行为。
“规则”的价值: 这种规律性不仅有助于理解，还可能提高模型的泛化能力。因为人为设计的许多经典网络，如 ResNet，其结构也遵循一定的规律。
4. 高效性和可扩展性 (Efficiency and Scalability)：
RegNet 的设计允许用户根据计算预算灵活地选择网络。对于给定的 FLOPs 预算，RegNet 可以找到一个与之匹配的最佳架构。
“一本万利”: 一次搜索可以生成一系列在不同计算预算下都表现优异的网络，这比为每个预算单独搜索一个网络效率更高。
与 EfficientNet 的对比: EfficientNet 也在宽度、深度和分辨率上进行缩放，但其缩放因子是搜索出来的，缺乏显式的“规则”。RegNet 则将这种缩放过程参数化为一个更具规律性的函数，使其更易于控制和理解。
RegNet 的具体评价
优点:
强大的性能和效率权衡: RegNet 在ImageNet等标准基准测试中，在相同的 FLOPs 或参数量下，通常能取得比之前许多 NAS 方法（包括 EfficientNet 的一些版本）更好的性能。它能够生成在性能和计算效率之间取得非常好的平衡。
可解释性强，规律性高: 这是 RegNet 最突出的贡献之一。它揭示了优秀卷积神经网络架构可能遵循着一定的“规则”，而不是完全随机的设计。这为未来设计更高效的网络提供了理论指导。
通用性好，易于泛化: 由于其结构具有规律性，RegNet 的网络在不同任务和数据集上的泛化能力通常也比高度定制化的 NAS 网络要好。用户可以根据实际需求，通过调整设计因子来生成适用于不同场景的网络。
高效的搜索策略: 相较于许多复杂的 NAS 方法，RegNet 的搜索过程相对更简洁高效，能够以较低的计算成本找到高质量的网络。
灵活的配置: 用户可以根据自己的算力限制（如 FLOPs）轻松选择一个合适的 RegNet 模型，实现“按需配置”。
缺点和局限性:
依赖于预设的设计空间: RegNet 的成功很大程度上取决于其预设的、参数化的设计空间是否“恰当”。如果最佳架构存在于该设计空间之外，RegNet 就无法发现。
对“规则”的依赖可能限制探索: 虽然规律性是优点，但过度依赖预设的规则也可能限制了探索更具颠覆性的新架构的可能性。
具体实现细节仍需调整: 虽然 RegNet 提供了通用的设计因子，但在具体应用中，还需要根据任务和数据集进行一些微调和超参数优化。
并非万能: 对于一些非常特殊的任务或硬件平台，可能仍然需要更针对性的 NAS 方法来获得极致性能。
RegNet 的影响和意义
RegNet 的推出对 NAS 研究领域具有重要的指导意义和推动作用：
从“搜索最佳”到“设计最佳家族”的转变: 鼓励研究人员关注如何设计高效、可解释的搜索空间和搜索策略，而不是仅仅追求找到一个特定的最优网络。
促进了对网络架构“规则”的理解: 揭示了优秀卷积神经网络架构的共性规律，为人工智能研究者提供了新的视角来理解和设计神经网络。
降低了 NAS 的门槛: 通过提供一种更高效、更可控的 NAS 方法，使得更多研究者能够更容易地应用 NAS 来优化模型。
为实际应用提供了更优秀的模型: RegNet 的模型在许多任务中都展现出了优于传统模型和一些 NAS 模型的能力，可以直接用于实际部署。
总结
总而言之，FAIR 团队推出的 RegNet 是一项非常有价值的研究成果。它创新性地将 NAS 的关注点从“搜索孤立最优解”转移到“设计结构化、可解释、参数化的网络家族”。通过引入一套精巧的设计因子和高效的搜索策略，RegNet 不仅在性能和效率上取得了出色的表现，更重要的是，它揭示了优秀卷积神经网络架构的内在规律，为未来更高效、更易于理解和泛化的神经网络设计提供了新的方向。它更像是在“制造流水线”而不是“手工打造单个作品”，为不同需求的场景提供了定制化的“标准型号”网络。RegNet 的工作无疑为自动机器学习（AutoML）领域，尤其是 Neural Architecture Search 领域，注入了新的活力和思考。
要评价 RegNet，我们需要从多个维度进行深入分析。
RegNet 的核心理念与动机
在 RegNet 出现之前，NAS 领域的研究成果大多是发现一些特定工作负载下的“一次性”最优网络，例如 NASNet, MnasNet, EfficientNet 等。然而，这些网络通常：
高度定制化: 是为了某个特定的硬件（如移动端 GPU）或数据集（如 ImageNet）而搜索出来的，通用性不强。
缺乏可解释性: 发现的架构往往看起来非常“随心所欲”，很难理解其设计的合理性。
难以泛化: 即使在同一任务的不同数据集上，或者在不同任务上，性能也可能大幅下降。
计算成本高昂: NAS 本身搜索过程就消耗巨大的计算资源。
FAIR 团队的动机就是为了解决这些问题，他们希望找到一种更系统化、可解释、高效且可泛化的 NAS 方法，能够生成一个网络家族（Family of Networks），而不是一个孤立的最佳网络。
RegNet 的关键创新点
RegNet 的核心创新在于，它将 NAS 的搜索空间从一个“无限制”的自由空间，转移到一个结构化、参数化且具有明确规则的空间。具体来说，它提出了以下几个关键点：
1. 设计一个“受限的但富有表现力的”搜索空间 (Design Space)：
RegNet 不再是随机搜索各种连接和操作，而是预设了一系列设计原则和模式 (Design Principles)。
它将整个网络架构的参数化为少数几个设计因子 (Design Factors)，这些因子控制着网络的深度、宽度、分组卷积的宽度以及残差块的结构等。
核心思想: 认为许多表现良好的卷积神经网络都遵循一些相似的“规则”或“模式”。例如，随着深度的增加，通道数通常会以某种方式增长；宽度和深度的关系也可能存在某种模式。
参数化设计空间: RegNet 使用一个简单的多项式函数来参数化网络层的通道数，例如：$C(i) = ext{base} imes (w_0 + i imes w_1)^{b}$，其中 $i$ 是层索引，$C(i)$ 是该层的通道数，`base`、$w_0$、$w_1$ 和 $b$ 是需要搜索的参数。这种参数化使得搜索空间变得非常紧凑，且易于理解。
块（Block）的统一: RegNet 采用的是一种“块（Block）重复”的模式，即网络的整体结构由少数几个不同参数的块重复堆叠而成。这大大简化了搜索空间，也使得搜索到的网络结构更具有规律性。
2. 基于设计因子的搜索 (Search Based on Design Factors)：
RegNet 不是在所有可能的网络中搜索最优的。它在预定义的参数化设计空间内，使用一种更高效的搜索策略来寻找一组能够满足特定计算预算（如 FLOPs 或参数量）的最佳网络配置。
目标: 寻找能够最大化网络性能（如 Top1 Accuracy）的参数化函数（即设计因子）。
搜索方法: 论文中使用了离散的随机搜索 (Discrete Random Search DRS) 结合基于梯度的方法 (gradientbased methods)。具体而言，它首先在一个大的离散网格上进行搜索，找到一些不错的候选配置，然后对这些配置进行微调和优化。这种方式比完全随机搜索更有效率，也比端到端的梯度搜索更稳定。
3. 可解释性和规律性 (Interpretability and Regularity)：
RegNet 的搜索结果并非随机的，而是显示出非常清晰的规律性。例如，通道数的增长遵循一个平滑的函数，而不是跳跃式的。
“规则化”网络 (Regularized Networks)：RegNet 强调的是找到一组“规则化”的网络，意味着这些网络具有可预测的、遵循一定模式的结构。这种规律性使得研究人员更容易理解和推理这些网络的行为。
“规则”的价值: 这种规律性不仅有助于理解，还可能提高模型的泛化能力。因为人为设计的许多经典网络，如 ResNet，其结构也遵循一定的规律。
4. 高效性和可扩展性 (Efficiency and Scalability)：
RegNet 的设计允许用户根据计算预算灵活地选择网络。对于给定的 FLOPs 预算，RegNet 可以找到一个与之匹配的最佳架构。
“一本万利”: 一次搜索可以生成一系列在不同计算预算下都表现优异的网络，这比为每个预算单独搜索一个网络效率更高。
与 EfficientNet 的对比: EfficientNet 也在宽度、深度和分辨率上进行缩放，但其缩放因子是搜索出来的，缺乏显式的“规则”。RegNet 则将这种缩放过程参数化为一个更具规律性的函数，使其更易于控制和理解。
RegNet 的具体评价
优点:
强大的性能和效率权衡: RegNet 在ImageNet等标准基准测试中，在相同的 FLOPs 或参数量下，通常能取得比之前许多 NAS 方法（包括 EfficientNet 的一些版本）更好的性能。它能够生成在性能和计算效率之间取得非常好的平衡。
可解释性强，规律性高: 这是 RegNet 最突出的贡献之一。它揭示了优秀卷积神经网络架构可能遵循着一定的“规则”，而不是完全随机的设计。这为未来设计更高效的网络提供了理论指导。
通用性好，易于泛化: 由于其结构具有规律性，RegNet 的网络在不同任务和数据集上的泛化能力通常也比高度定制化的 NAS 网络要好。用户可以根据实际需求，通过调整设计因子来生成适用于不同场景的网络。
高效的搜索策略: 相较于许多复杂的 NAS 方法，RegNet 的搜索过程相对更简洁高效，能够以较低的计算成本找到高质量的网络。
灵活的配置: 用户可以根据自己的算力限制（如 FLOPs）轻松选择一个合适的 RegNet 模型，实现“按需配置”。
缺点和局限性:
依赖于预设的设计空间: RegNet 的成功很大程度上取决于其预设的、参数化的设计空间是否“恰当”。如果最佳架构存在于该设计空间之外，RegNet 就无法发现。
对“规则”的依赖可能限制探索: 虽然规律性是优点，但过度依赖预设的规则也可能限制了探索更具颠覆性的新架构的可能性。
具体实现细节仍需调整: 虽然 RegNet 提供了通用的设计因子，但在具体应用中，还需要根据任务和数据集进行一些微调和超参数优化。
并非万能: 对于一些非常特殊的任务或硬件平台，可能仍然需要更针对性的 NAS 方法来获得极致性能。
RegNet 的影响和意义
RegNet 的推出对 NAS 研究领域具有重要的指导意义和推动作用：
从“搜索最佳”到“设计最佳家族”的转变: 鼓励研究人员关注如何设计高效、可解释的搜索空间和搜索策略，而不是仅仅追求找到一个特定的最优网络。
促进了对网络架构“规则”的理解: 揭示了优秀卷积神经网络架构的共性规律，为人工智能研究者提供了新的视角来理解和设计神经网络。
降低了 NAS 的门槛: 通过提供一种更高效、更可控的 NAS 方法，使得更多研究者能够更容易地应用 NAS 来优化模型。
为实际应用提供了更优秀的模型: RegNet 的模型在许多任务中都展现出了优于传统模型和一些 NAS 模型的能力，可以直接用于实际部署。
总结
总而言之，FAIR 团队推出的 RegNet 是一项非常有价值的研究成果。它创新性地将 NAS 的关注点从“搜索孤立最优解”转移到“设计结构化、可解释、参数化的网络家族”。通过引入一套精巧的设计因子和高效的搜索策略，RegNet 不仅在性能和效率上取得了出色的表现，更重要的是，它揭示了优秀卷积神经网络架构的内在规律，为未来更高效、更易于理解和泛化的神经网络设计提供了新的方向。它更像是在“制造流水线”而不是“手工打造单个作品”，为不同需求的场景提供了定制化的“标准型号”网络。RegNet 的工作无疑为自动机器学习（AutoML）领域，尤其是 Neural Architecture Search 领域，注入了新的活力和思考。
网友意见
私以为，kaiming这篇文章的核心精髓就在这，没有se，没有swish之类的奇怪操作，没有奇奇怪怪的数据扩增，就按照正常的情况去搜索各种纯结构组合，只跑100 epochs。
注意一下400M，72.7的结果，有没有发现什么。如果一直关注基础模型设计的人，就会发现，和手工设计的mobilenet v2，shufflenet v2对应的72.6极为接近，而这两个是在350epoch下的结果。
能得出什么结论，其实可以隐约可以看出就在打脸nas，不玩骚操作，大家都公平对比的情况下，搜出来的网络结构，和手工设计的，真没有本质区别。
而最近各种新的文章，本质上想涨点，四个操作，1.加se；2.relu改成prelu或者swish等激活函数；3.加上多尺度信息；4.各种特殊数据扩增，以及更多的epoch。
结论：再怎么高的网络，再怎么惊人的结果，也无非就是基础结构和以上四点的排列组合罢了，至于是nas还是手工设计，没有本质区别。这也是我这几年特别想喷的一个地方，每年几十上百篇nas的顶会文章，作者们真的扪心自问一下，有做出和手工设计差异性的地方吗？
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