NeurIPS 2021 | 微软提出S3：自动搜索视觉Transformer的搜索空间

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作者：KAPI  |  编辑：Amusi（CVer）

编者按：

搜索空间对于神经网络结构搜索方法至关重要，它决定了搜索结构的性能上下界。 到目前为止，许多研究精力已经被投入到了CNN搜索空间设计中。Vision Transformer模型作为计算机视觉的新宠儿，其搜索空间并未被很好地探索。这使得设计高效的Vision Transformer模型变得具有挑战。不同于人为地根据先验知识设计搜索空间，微软亚洲研究院的研究员提出了Search the Search Space （S3）来自动地设计Vision Transformer的搜索空间。其搜索出来的结构性能对比手工设计的ViT以及ViT变种模型有大幅度的提升。

Searching the Search Space of Vision Transformer

论文地址：http://arxiv.org/abs/2111.14725

代码地址：https://github.com/microsoft/Cream

一、 背景介绍

Vision Transformer (ViT) 近来在计算机视觉中引起了很大的关注。建立在Vision Transforme之上，最先进的模型，如ViT，DeiT，Swin-T等可以在图像分类和下游任务上与传统的CNN模型实现相当或者更优越的性能。

神经架构搜索（NAS）作为一个强大的自动化网络设计技术，其对比手工设计的优势已经被充分验证了。对于NAS方法，搜索空间至关重要，它决定了搜索期间架构的性能范围。研究人员对CNN空间的设计已经投入了许多精力。然而，现在Vision Transformer 的搜索空间并未被很好地探索。这使得设计高效的Vision Transformer模型变得具有挑战。

在本文中，作者提出先进行搜索空间的搜索 （Search the Search Space）再进行结构搜索。作者着重回答了以下两个问题：

1）如何有效、快速地衡量特定的搜索空间的好坏？

2）如何在没有人为干预的情况下将已有的搜索空间升级？

针对第一个问题，作者提出了一种新的测量标准，E-T Error，用于搜索空间质量的估计，并利用AutoFormer实现了E-T Error的快速计算。对于第二个问题，如图1所示、作者将搜索空间以多个维度进行分解，包括深度 （depth），嵌入维度 (embedding dimension)，MLP比率 (MLP ratio)，窗口大小 (window size)，头部数量 (head number) 和Q-K-V 维度 （Q-K-V dimension），并独立进化每个维度以构成更好的空间。

图1: S3方法概括

此外，作者通过对搜索空间的搜索过程进行分析，提供了一些有趣的观察和Vision Transformer的设计指南：

1）第三阶段是最重要的，增加其网络层数可以提高性能。

2）计算Self-Attention时，浅层应使用小的窗口，对应的，深层应使用大的窗口。

3）MLP比率 应该随着网络深度一起增加。

4）Q-K-V维度可以小于嵌入维度，且不会导致性能下降。

二. 方法详情

2.1 问题描述

现有的大多数NAS方法都可以转化为一个约束优化问题：

在本文中，作者同时考虑了搜索空间设计和结构搜索。更具体地说，其问题被解耦成了以下三个单独的步骤：

第一步、 在特定约束下搜索最佳搜索空间：

第二步、将搜索空间编码到超网 （Supernet）中并优化其权重：

第三步、获取充分训练的超网后，利用超网的权重对候选结构进行搜索以得到最佳架构：

2.2 搜索空间的设计

如图2所示，作者根据ViT和Swin-T 来进行搜索空间中Vision Transformer的一般结构设置。具体而言，其包含了一个patch embedding 层，全连接形成的head，以及4个分辨率递减的stage。每个stage拥有不同个数的基本block, 每个block的结构与Swin-T类似。这其中的搜索维度包括：每个stage的block数量，以及其embedding的维度，每个stage中不同block的窗口大小，头部数量，MLP比率以及Q-K-V维度。

图2: 一般Vision Transformer结构

2.3 搜索空间的搜索

作者主要解答了两个问题，如何衡量一个搜索空间，以及如何根据衡量标准进行搜索空间升级。

为了衡量搜索空间，作者提出了一种新的测量标准 E-T error:

它是两部分的平均值：平均结构错误率的期望和高性能结构错误率的期望。

搜索空间的升级主要包含两个迭代的步骤：1） 超网的训练 2）空间的进化。

具体而言，对于一个给定的搜索空间，作者将它编码到一个超网，并对它进行充分的训练。随后根据超网计算不同维度的E-T error, 并用一个线性方程来模拟当前维度E-T error的趋势:

随后，根据E-T error的趋势对搜索空间进行升级：

三、分析与讨论

图3：空间搜索的过程

作者根据空间搜索的过程 （图3）对Vision Transformer的设计进行了分析和讨论。其结论如下：

1）第三阶段是最重要的一个，增加其网络层数可以提高性能。

2）计算Self-Attention时，浅层应使用小的窗口，对应的，深层应使用大的窗口。

3）MLP比率 应该随着网络深度一起增加。

4）Q-K-V维度可以小于嵌入维度，且不会导致性能下降。

四、实验

作者将S3搜索得到的结构和近期提出的ViT模型以及经典的CNN模型进行比较。如图4 和表1所示，搜索得到的结构在ImageNet数据集上明显优于已有的ViT模型及其变种，其拥有速度快，复杂度低，结构轻的优势。

表1：ImageNet 测试集的结果

图4：不同约束下的模型比较。

同时，为了验证搜索结构的泛化能力，作者将模型迁移到了不同的下游任务当中，包括物体检测，语义分割以及视频问答。如表2，3，4所示，S3搜索得到的模型在下游任务上依然保持出色的表现，比ViT模型以及CNN模型更加优越。

表2：COCO 物体检测结果

表3：ADE20K 语义分割结果

表4：VQA v2.0结果

五、结语与展望

在这项工作中，作者提出搜索Vision Transformer的搜索空间。其中心思想是利用提出的E-T error以及权重共享超网来指导、升级搜索空间的不同维度。作者还提供了针对Vision Transformer的分析和设计指南，用于理解和设计Vision Transformer模型。大量的实验表明， 搜索出的模型 —— S3在ImageNet 分类以及下游任务上展示出了超越ViT和Swin-T的卓越性能。在未来的工作中，作者希望研究将S3应用于CNN搜索空间的设计中。

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