如何看待谷歌研究人员提出的卷积正则化方法「DropBlock」？
谷歌研究人员提出的卷积正则化方法 DropBlock 是深度学习领域中一个非常重要和有影响力的正则化技术，尤其在卷积神经网络 (CNN) 的训练中表现出色。它的核心思想是通过随机地“遮盖”掉输入特征图中的连续区域，来强制网络学习更鲁棒、更具泛化能力的特征表示。
下面我将从多个角度详细解读 DropBlock：
1. DropBlock 的核心思想与动机
1.1 传统 Dropout 的局限性
在 DropBlock 出现之前，Dropout 是最常用的正则化技术之一。Dropout 在训练过程中，随机地将神经网络中一部分神经元的输出置零。这迫使网络在每一轮训练中都依赖于不同的神经元组合来做出预测，从而防止过拟合，并鼓励学习到更分散、更具鲁棒性的特征。
然而，对于卷积神经网络而言，Dropout 存在一些固有的局限性：
局部相关性： 卷积层是通过滑动滤波器来提取局部特征的。传统的 Dropout 随机地“杀死”单个神经元，而这些神经元可能对应着特征图中的一个特定像素或小区域。由于相邻像素通常具有很强的相关性，随机丢弃单个像素的影响相对有限，并不能有效地干扰学习到的局部结构。
信息冗余： 卷积神经网络往往学习到大量冗余的局部特征。传统的 Dropout 可能无法有效地打破这种冗余，因为即使随机丢弃了某个像素，其相邻的、具有相似信息的像素仍然存在，网络依然可以过度依赖这些相似信息。
结构化信息破坏不足： 许多重要的视觉特征，例如边缘、角点、纹理等，都具有一定的空间结构。传统的 Dropout 很难有效地破坏这些结构化的信息，因为丢弃的像素是独立的，不会影响到周围像素的保留状态。
1.2 DropBlock 的解决方案：结构化丢弃
DropBlock 的核心创新在于它不丢弃单个像素，而是丢弃特征图中的一个连续的区域（Block）。通过这种方式，DropBlock 可以：
强制网络学习更具语义的特征： 当一个区域的特征被移除时，网络被迫去依赖该区域之外的、更具全局性和语义性的信息来完成任务。例如，在一个识别猫的图像中，如果 DropBlock 遮盖了猫的眼睛区域，网络就需要利用猫的耳朵、鼻子、身体轮廓等其他信息来识别它，而不是仅仅依赖于眼睛这一关键但可能被过度学习的局部特征。
打破局部特征的冗余： 通过丢弃一个连续区域，DropBlock 可以有效地移除同一区域内所有相关的局部特征，从而迫使网络去发现和学习不同区域之间的联系和更全局的特征。
模拟遮挡和对抗性扰动： 实际应用中，图像可能会发生遮挡、模糊或受到其他形式的扰动。DropBlock 的区域性丢弃在一定程度上模拟了这种局部信息丢失的情况，从而提高了模型的鲁棒性。
2. DropBlock 的具体实现机制
DropBlock 的实现主要包含以下几个关键参数和步骤：
2.1 参数
`block_size` (或 `gamma`)： 这是 DropBlock 的核心参数，它定义了被丢弃的区域的尺寸。`block_size` 通常是一个整数，表示边长。例如，如果 `block_size=2`，那么 DropBlock 会以 2x2 的区域为单位进行丢弃。
`keep_prob` (或 `p_drop`)： 这是保留特征图区域的概率。它与传统 Dropout 的 `keep_prob` 类似，但作用于整个 Block。
`stride` (或 `s`)： 定义了用于选择被丢弃区域的步长。这个参数确保了即使 `block_size` 小于特征图的尺寸，也可以有多个独立的 Block 被选为丢弃目标。
2.2 工作流程
1. 生成一个随机掩码： 首先，DropBlock 会为输入特征图生成一个二值掩码。这个掩码的尺寸与输入特征图相同。
2. 确定丢弃的 Block： DropBlock 不像传统 Dropout 那样逐个像素生成随机数。相反，它会以 `block_size` x `block_size` 的步长（由 `stride` 控制）在掩码上“滑动”。
3. 随机丢弃 Block： 对于每个被选中的 `block_size` x `block_size` 的区域，DropBlock 会根据 `keep_prob` 来决定是否丢弃它。具体来说，如果一个区域的中心点生成的随机数小于 `keep_prob`，那么整个该区域（`block_size` x `block_size`）的特征值都会被设置为零。
4. 应用掩码： 将生成的二值掩码（其中被选定的区域全部为零，其他区域为一）与输入特征图相乘，从而实现区域性丢弃。
2.3 关键的“中心点采样”机制
DropBlock 的一个非常重要的实现细节是它不是对每个 `block_size` x `block_size` 的区域都进行独立的随机丢弃判断。 而是，它会以一个较小的步长（通常是 1x1）在特征图上采样“中心点”，然后判断这些中心点所在的 `block_size` x `block_size` 区域是否被丢弃。
具体来说，DropBlock 会生成一个与输入特征图尺寸相同的随机值矩阵（值在 [0, 1] 之间）。然后，对于每个 `block_size` x `block_size` 的区域，它会检查该区域的“中心点”（或者说是该区域的某个代表性像素）对应的随机值。如果这个随机值小于某个阈值，那么整个 `block_size` x `block_size` 的区域就会被置零。
为什么需要这个中心点采样机制？
如果直接对每个 `block_size` x `block_size` 的区域进行独立的丢弃判断，那么当 `block_size` 较大时，很可能导致丢弃的区域过多，使得网络无法学习到任何有用的信息。而通过中心点采样，可以更精细地控制丢弃的概率。
更重要的是，DropBlock 的作者们发现，通过这种方式，当一个区域被丢弃后，其周围的区域更有可能被保留。这有效地实现了“不连续性”的丢弃，即相邻的 `block_size` x `block_size` 区域有更高的概率被同时丢弃（当它们的中心点都落在一个被丢弃的区域内时），从而使得丢弃的模式更加分散和结构化。
更形象的比喻： 想象你在一个棋盘上画圈，每个圈的半径是 `block_size / 2`。你随机地在棋盘上撒点，如果一个点落在你预先设定的一个圆内，那么你就在这个圆覆盖的所有格子上画一个“X”（表示丢弃）。DropBlock 的机制类似于此，只不过它是以方块的形式进行丢弃。
2.4 比例参数 `keep_prob` 的调整
在训练初期，特征还不够鲁棒，此时 `keep_prob` 应该设置得较高（接近 1），以保留更多的信息。随着训练的进行，网络逐渐学习到更鲁棒的特征，可以逐渐降低 `keep_prob`，增加丢弃的比例，迫使网络学习更具泛化能力的特征。这可以通过一个线性递减的策略来实现，类似于学习率的衰减。
3. DropBlock 的优势与应用
3.1 提升模型性能
提高泛化能力： DropBlock 通过强制网络学习更全局、更鲁棒的特征，能够显著提高模型在未见过数据上的表现，有效缓解过拟合。
在特定任务中效果显著： DropBlock 在图像分类、目标检测、语义分割等多种视觉任务中都取得了优异的性能提升，尤其是在处理具有细粒度或复杂纹理的图像时。例如，在 COCO 数据集上的目标检测任务中，DropBlock 能够带来可观的性能提升。
鲁棒性增强： 实验表明，使用 DropBlock 训练的模型对图像的遮挡、噪声等扰动更加鲁棒。
3.2 与其他正则化技术的对比
与传统 Dropout 的比较： DropBlock 在许多任务上比传统 Dropout 表现更好，尤其是在需要捕捉局部结构但又容易过拟合的情况下。
与 Spatial Dropout 的比较： Spatial Dropout 是另一种结构化 Dropout 的变体，它会丢弃整个特征通道。而 DropBlock 关注的是空间上的连续区域，这更符合视觉特征的局部相关性。
与 Random Erasing 的比较： Random Erasing 随机选择一个矩形区域并将其像素值置零。DropBlock 的作用对象是特征图而不是原始图像像素，并且其丢弃是根据学习到的特征进行的，所以 DropBlock 的机制更为精细和与模型学习过程更紧密结合。
3.3 应用场景
DropBlock 可以被广泛应用于各种卷积神经网络的架构中，特别是当模型规模较大、训练数据量相对较少，或者任务对特征的鲁棒性要求较高时。常见的应用包括：
图像分类
目标检测
语义分割
姿态估计
人脸识别
4. 缺点与局限性
虽然 DropBlock 效果显著，但它也存在一些潜在的缺点：
超参数调整： `block_size` 和 `keep_prob` 的选择需要根据具体任务和数据集进行调整，可能需要一定的经验或交叉验证。
计算开销： 在训练过程中，生成和应用掩码会带来一定的计算开销，虽然通常情况下是可以接受的。
可能过度丢弃： 如果 `block_size` 设置得过大，或者 `keep_prob` 设置得过小，可能会导致模型学习信息不足，反而降低性能。
对极小尺度特征的影响： 对于一些极小的、关键的局部特征，如果它们恰好被包含在一个被丢弃的 Block 中，可能会对模型的识别能力产生较大影响。
5. 未来展望与研究方向
DropBlock 的成功激发了更多关于结构化正则化的研究。一些潜在的研究方向包括：
自适应 DropBlock： 开发能够根据特征图的特性或训练阶段自动调整 `block_size` 和 `keep_prob` 的方法。
更高级的区域选择策略： 研究更智能的策略来选择被丢弃的区域，例如基于特征的重要性或激活程度。
与其他正则化技术的结合： 探索 DropBlock 与其他正则化技术（如 Batch Normalization、Weight Decay）的协同作用，以进一步提升模型性能。
DropBlock 的理论分析： 对 DropBlock 的工作原理进行更深入的理论分析，以更好地理解其有效性。
总结
总而言之，谷歌研究人员提出的 DropBlock 是一种非常巧妙和有效的卷积正则化方法。通过随机地以结构化的方式丢弃输入特征图中的连续区域，它成功地克服了传统 Dropout 在卷积神经网络中的一些局限性，迫使网络学习更鲁棒、更具全局性的特征表示，从而在各种视觉任务中显著提升了模型的泛化能力和鲁棒性。它为如何更有效地进行特征学习提供了一个重要的思路，并且在深度学习实践中得到了广泛的应用和认可。
下面我将从多个角度详细解读 DropBlock：
1. DropBlock 的核心思想与动机
1.1 传统 Dropout 的局限性
在 DropBlock 出现之前，Dropout 是最常用的正则化技术之一。Dropout 在训练过程中，随机地将神经网络中一部分神经元的输出置零。这迫使网络在每一轮训练中都依赖于不同的神经元组合来做出预测，从而防止过拟合，并鼓励学习到更分散、更具鲁棒性的特征。
然而，对于卷积神经网络而言，Dropout 存在一些固有的局限性：
局部相关性： 卷积层是通过滑动滤波器来提取局部特征的。传统的 Dropout 随机地“杀死”单个神经元，而这些神经元可能对应着特征图中的一个特定像素或小区域。由于相邻像素通常具有很强的相关性，随机丢弃单个像素的影响相对有限，并不能有效地干扰学习到的局部结构。
信息冗余： 卷积神经网络往往学习到大量冗余的局部特征。传统的 Dropout 可能无法有效地打破这种冗余，因为即使随机丢弃了某个像素，其相邻的、具有相似信息的像素仍然存在，网络依然可以过度依赖这些相似信息。
结构化信息破坏不足： 许多重要的视觉特征，例如边缘、角点、纹理等，都具有一定的空间结构。传统的 Dropout 很难有效地破坏这些结构化的信息，因为丢弃的像素是独立的，不会影响到周围像素的保留状态。
1.2 DropBlock 的解决方案：结构化丢弃
DropBlock 的核心创新在于它不丢弃单个像素，而是丢弃特征图中的一个连续的区域（Block）。通过这种方式，DropBlock 可以：
强制网络学习更具语义的特征： 当一个区域的特征被移除时，网络被迫去依赖该区域之外的、更具全局性和语义性的信息来完成任务。例如，在一个识别猫的图像中，如果 DropBlock 遮盖了猫的眼睛区域，网络就需要利用猫的耳朵、鼻子、身体轮廓等其他信息来识别它，而不是仅仅依赖于眼睛这一关键但可能被过度学习的局部特征。
打破局部特征的冗余： 通过丢弃一个连续区域，DropBlock 可以有效地移除同一区域内所有相关的局部特征，从而迫使网络去发现和学习不同区域之间的联系和更全局的特征。
模拟遮挡和对抗性扰动： 实际应用中，图像可能会发生遮挡、模糊或受到其他形式的扰动。DropBlock 的区域性丢弃在一定程度上模拟了这种局部信息丢失的情况，从而提高了模型的鲁棒性。
2. DropBlock 的具体实现机制
DropBlock 的实现主要包含以下几个关键参数和步骤：
2.1 参数
`block_size` (或 `gamma`)： 这是 DropBlock 的核心参数，它定义了被丢弃的区域的尺寸。`block_size` 通常是一个整数，表示边长。例如，如果 `block_size=2`，那么 DropBlock 会以 2x2 的区域为单位进行丢弃。
`keep_prob` (或 `p_drop`)： 这是保留特征图区域的概率。它与传统 Dropout 的 `keep_prob` 类似，但作用于整个 Block。
`stride` (或 `s`)： 定义了用于选择被丢弃区域的步长。这个参数确保了即使 `block_size` 小于特征图的尺寸，也可以有多个独立的 Block 被选为丢弃目标。
2.2 工作流程
1. 生成一个随机掩码： 首先，DropBlock 会为输入特征图生成一个二值掩码。这个掩码的尺寸与输入特征图相同。
2. 确定丢弃的 Block： DropBlock 不像传统 Dropout 那样逐个像素生成随机数。相反，它会以 `block_size` x `block_size` 的步长（由 `stride` 控制）在掩码上“滑动”。
3. 随机丢弃 Block： 对于每个被选中的 `block_size` x `block_size` 的区域，DropBlock 会根据 `keep_prob` 来决定是否丢弃它。具体来说，如果一个区域的中心点生成的随机数小于 `keep_prob`，那么整个该区域（`block_size` x `block_size`）的特征值都会被设置为零。
4. 应用掩码： 将生成的二值掩码（其中被选定的区域全部为零，其他区域为一）与输入特征图相乘，从而实现区域性丢弃。
2.3 关键的“中心点采样”机制
DropBlock 的一个非常重要的实现细节是它不是对每个 `block_size` x `block_size` 的区域都进行独立的随机丢弃判断。 而是，它会以一个较小的步长（通常是 1x1）在特征图上采样“中心点”，然后判断这些中心点所在的 `block_size` x `block_size` 区域是否被丢弃。
具体来说，DropBlock 会生成一个与输入特征图尺寸相同的随机值矩阵（值在 [0, 1] 之间）。然后，对于每个 `block_size` x `block_size` 的区域，它会检查该区域的“中心点”（或者说是该区域的某个代表性像素）对应的随机值。如果这个随机值小于某个阈值，那么整个 `block_size` x `block_size` 的区域就会被置零。
为什么需要这个中心点采样机制？
如果直接对每个 `block_size` x `block_size` 的区域进行独立的丢弃判断，那么当 `block_size` 较大时，很可能导致丢弃的区域过多，使得网络无法学习到任何有用的信息。而通过中心点采样，可以更精细地控制丢弃的概率。
更重要的是，DropBlock 的作者们发现，通过这种方式，当一个区域被丢弃后，其周围的区域更有可能被保留。这有效地实现了“不连续性”的丢弃，即相邻的 `block_size` x `block_size` 区域有更高的概率被同时丢弃（当它们的中心点都落在一个被丢弃的区域内时），从而使得丢弃的模式更加分散和结构化。
更形象的比喻： 想象你在一个棋盘上画圈，每个圈的半径是 `block_size / 2`。你随机地在棋盘上撒点，如果一个点落在你预先设定的一个圆内，那么你就在这个圆覆盖的所有格子上画一个“X”（表示丢弃）。DropBlock 的机制类似于此，只不过它是以方块的形式进行丢弃。
2.4 比例参数 `keep_prob` 的调整
在训练初期，特征还不够鲁棒，此时 `keep_prob` 应该设置得较高（接近 1），以保留更多的信息。随着训练的进行，网络逐渐学习到更鲁棒的特征，可以逐渐降低 `keep_prob`，增加丢弃的比例，迫使网络学习更具泛化能力的特征。这可以通过一个线性递减的策略来实现，类似于学习率的衰减。
3. DropBlock 的优势与应用
3.1 提升模型性能
提高泛化能力： DropBlock 通过强制网络学习更全局、更鲁棒的特征，能够显著提高模型在未见过数据上的表现，有效缓解过拟合。
在特定任务中效果显著： DropBlock 在图像分类、目标检测、语义分割等多种视觉任务中都取得了优异的性能提升，尤其是在处理具有细粒度或复杂纹理的图像时。例如，在 COCO 数据集上的目标检测任务中，DropBlock 能够带来可观的性能提升。
鲁棒性增强： 实验表明，使用 DropBlock 训练的模型对图像的遮挡、噪声等扰动更加鲁棒。
3.2 与其他正则化技术的对比
与传统 Dropout 的比较： DropBlock 在许多任务上比传统 Dropout 表现更好，尤其是在需要捕捉局部结构但又容易过拟合的情况下。
与 Spatial Dropout 的比较： Spatial Dropout 是另一种结构化 Dropout 的变体，它会丢弃整个特征通道。而 DropBlock 关注的是空间上的连续区域，这更符合视觉特征的局部相关性。
与 Random Erasing 的比较： Random Erasing 随机选择一个矩形区域并将其像素值置零。DropBlock 的作用对象是特征图而不是原始图像像素，并且其丢弃是根据学习到的特征进行的，所以 DropBlock 的机制更为精细和与模型学习过程更紧密结合。
3.3 应用场景
DropBlock 可以被广泛应用于各种卷积神经网络的架构中，特别是当模型规模较大、训练数据量相对较少，或者任务对特征的鲁棒性要求较高时。常见的应用包括：
图像分类
目标检测
语义分割
姿态估计
人脸识别
4. 缺点与局限性
虽然 DropBlock 效果显著，但它也存在一些潜在的缺点：
超参数调整： `block_size` 和 `keep_prob` 的选择需要根据具体任务和数据集进行调整，可能需要一定的经验或交叉验证。
计算开销： 在训练过程中，生成和应用掩码会带来一定的计算开销，虽然通常情况下是可以接受的。
可能过度丢弃： 如果 `block_size` 设置得过大，或者 `keep_prob` 设置得过小，可能会导致模型学习信息不足，反而降低性能。
对极小尺度特征的影响： 对于一些极小的、关键的局部特征，如果它们恰好被包含在一个被丢弃的 Block 中，可能会对模型的识别能力产生较大影响。
5. 未来展望与研究方向
DropBlock 的成功激发了更多关于结构化正则化的研究。一些潜在的研究方向包括：
自适应 DropBlock： 开发能够根据特征图的特性或训练阶段自动调整 `block_size` 和 `keep_prob` 的方法。
更高级的区域选择策略： 研究更智能的策略来选择被丢弃的区域，例如基于特征的重要性或激活程度。
与其他正则化技术的结合： 探索 DropBlock 与其他正则化技术（如 Batch Normalization、Weight Decay）的协同作用，以进一步提升模型性能。
DropBlock 的理论分析： 对 DropBlock 的工作原理进行更深入的理论分析，以更好地理解其有效性。
总结
总而言之，谷歌研究人员提出的 DropBlock 是一种非常巧妙和有效的卷积正则化方法。通过随机地以结构化的方式丢弃输入特征图中的连续区域，它成功地克服了传统 Dropout 在卷积神经网络中的一些局限性，迫使网络学习更鲁棒、更具全局性的特征表示，从而在各种视觉任务中显著提升了模型的泛化能力和鲁棒性。它为如何更有效地进行特征学习提供了一个重要的思路，并且在深度学习实践中得到了广泛的应用和认可。
网友意见
发现了一个发文章的思路。
- 先看看各种norm
15年提出的batch norm，从 三个维度做norm；
16年提出的layer norm，从 三个维度做norm；
16年提出的instance norm，从 两个维度做norm；
18年提出的group norm，从 上面做norm， 是在把 这个维度切成多个部分；
总结起来就是在 四个维度上面做排列组合，进行norm，每个维度还可以切成多个部分。好像还没有论文做norm，下一篇norm的论文也许就是这个了，哈哈哈。
- 再看看各种drop
14年的dropout，随机drop一个 的特征；
15年的spatialdropout，随机drop一个 的特征；
18年的dropblock，随机drop一个 特征， 是在 上取一个region，跟group norm的group比较像；
总结起来就是在 四个维度上面做排列组合，进行drop，每个维度还可以切成多个部分。我试着继续做一下排列组合： 、 、 、 、 、 ，下一篇drop的论文也许就在上述排列组合中。
从norm系列论文和drop系列论文来看，当出现了一篇经典论文后，快速发现这篇论文方法的可拓展性，比如上述的 ，做实验，有效果了就可以发论文。
之前看non local neural networks的时候也发现了一种想idea的方法，还写了一篇回答。
这篇文章还有一个有趣的彩蛋，backbone为ResNet-50 FPN的retinanet直接train from scratch跟在ImageNet数据pretrain的网络上效果相当。
就这个彩蛋，我写了一篇文章简单介绍了一下。
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