横空出世的WideNet：更宽更广，并不更深的网络框架

人工智能

2023-07-23 21:18:19

宽网络的力量：认识 WideNet，网络的未来

在神经网络的世界里，深度曾经是王道。但现在，一个新的玩家正在舞台上占据中心位置：WideNet。

由新加坡国立大学的研究人员创造的 WideNet，打破了深度主导的传统，转而采用更宽而不是更深的架构。这种转变背后的原因既深刻又引人入胜。

为什么更宽而不是更深？

当网络变宽时，它们可以容纳更多特征。想象一下一张巨大的网，与一张小而紧凑的网。前者可以捕获更多的信息，从而提高模型的准确率。

此外，更宽的网络在训练时更容易收敛。这就像试图让一群人达成共识。如果团队规模小，达成一致会更困难；而如果团队更大，达成共识就会更容易。

宽广之路：混合专家（MoE）

WideNet 利用混合专家（MoE）将网络的宽度提升到一个新的水平。MoE 是一个由专家网络组成的集合，每个网络都专注于学习特定任务。通过将前馈网络替换为 MoE，WideNet 实现了沿宽度的缩放，从而进一步提高了准确率和收敛速度。

代码示例：用 PyTorch 实现 WideNet

import torch
import torch.nn as nn

class MoE(nn.Module):
    def __init__(self, num_experts, expert_dim, in_features, out_features):
        super(MoE, self).__init__()
        self.num_experts = num_experts
        self.expert_dim = expert_dim
        self.experts = nn.ModuleList([nn.Linear(in_features, out_features) for _ in range(num_experts)])

    def forward(self, x):
        # 随机选择专家
        expert_indices = torch.randint(0, self.num_experts, (x.shape[0],))

        # 应用专家到输入
        expert_outputs = [self.experts[i](x) for i in expert_indices]

        # 将专家输出组合成最终输出
        return torch.mean(torch.stack(expert_outputs), dim=0)

class WideNet(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features, num_experts=4, expert_dim=128):
        super(WideNet, self).__init__()
        self.moe_layer = MoE(num_experts, expert_dim, in_features, out_features)

    def forward(self, x):
        return self.moe_layer(x)