细水长flow之可逆ResNet：极致的暴力美学

今天我们来介绍一个非常“暴力”的模型：可逆ResNet。

为什么一个模型可以可以用“暴力”来形容呢？当然是因为它确实非常暴力：它综合了很多数学技巧，活生生地（在一定约束下）把常规的ResNet模型搞成了可逆的！

标准ResNet与可逆ResNet对比图。可逆ResNet允许信息无损可逆流动，而标准ResNet在某处则存在“坍缩”现象。

模型出自《Invertible Residual Networks》，之前在机器之心也报导过。在这篇文章中，我们来简单欣赏一下它的原理和内容。

可逆模型的点滴 #

为什么要研究可逆ResNet模型？它有什么好处？以前没有人研究过吗？

可逆的好处 #

可逆意味着什么？

意味着它是信息无损的，意味着它或许可以用来做更好的分类网络，意味着可以直接用最大似然来做生成模型，而且得益于ResNet强大的能力，意味着它可能有着比之前的Glow模型更好的表现～总而言之，如果一个模型是可逆的，可逆的成本不高而且拟合能力强，那么它就有很广的用途（分类、密度估计和生成任务，等等）。

而本文要介绍的可逆ResNet基本上满足这几点要求，它可逆起来比较简单，而且基本上不改变ResNet的拟合能力。因此，我认为它称得上是“美”的模型。

旧模型的局限 #

可逆模型的研究由来已久，它们被称为“流模型（flow-based model）”，代表模型有NICE、RealNVP和Glow，笔者曾撰文介绍过它们，另外还有一些自回归流模型。除了用来做生成模型，用可逆模型来做分类任务的也有研究，代表作是RevNet和i-RevNet。

这些流模型的设计思路基本上都是一样的：通过比较巧妙的设计，使得模型每一层的逆变换比较简单，而且雅可比矩阵是一个三角阵，从而雅可比行列式很容易计算。这样的模型在理论上很优雅漂亮，但是有一个很严重的问题：由于必须保证逆变换简单和雅可比行列式容易计算，那么每一层的非线性变换能力都很弱。事实上像Glow这样的模型，每一层只有一半的变量被变换，所以为了保证充分的拟合能力，模型就必须堆得非常深（比如256的人脸生成，Glow模型堆了大概600个卷积层，两亿参数量），计算量非常大。

硬“杠”残差模型 #

而这一次的可逆ResNet跟以往的流模型不一样，它就是在普通的ResNet结构基础上加了一些约束，就使得模型成为可逆的，实际上依然保留了ResNet的基本结构和大部分的拟合能力。这样一来，以往我们在ResNet的设计经验基本上还可以用，而且模型不再需要像Glow那样拼命堆卷积了。

当然，这样做是有代价的，因为没有特别的设计，所以我们需要比较暴力的方法才能获得它的逆函数和雅可比行列式。所以，这次的可逆ResNet，很美，但也很暴力，称得上是“极致的暴力美学”。

可逆“三要素” #

ResNet模型的基本模块就是
\begin{equation}y = x + g(x)\triangleq F(x)\label{eq:resnet}\end{equation}
也就是说本来想用一个神经网络拟合$y$的，现在变成了用神经网络拟合$y-x$了，其中$x,y$都是向量（张量）。这样做的好处是梯度不容易消失，能训练深层网络，让信息多通道传输，等等～可逆的意思就是$x+g(x)$是一个一一映射，也就是说每个$x$只有一个$y$与之对应，反过来也是，换言之我们理论中可以从中解出反函数$x=h(y)$来。

背景就不多说了，但是要说明一点，我们在分类问题中用的广义上的ResNet，是允许通过$1\times 1$卷积改变维度的，但这里的ResNet指的是不改变维度的ResNet，也就是说$x,y$的大小保持一样。

对于一个号称“可逆”的模型，必须要回答三个问题：

1、什么时候可逆？

2、逆函数是什么？

3、雅可比行列式怎么算？

从难度上来看，这三个问题是层层递进的。当然，如果你只关心做分类问题，那么事实上保证第一点就行了；如果你关心重构图片，那么就需要第二点；如果你还想像Glow那样用最大似然来训练生成模型，那么就需要第三点。

下面按照原论文的思路，逐一解决这三个问题（三道“硬菜”），来一场暴力盛宴。

什么时候可逆？ #

第一道硬菜是三道硬菜中相对容易啃的，当然只是“相对”，事实上也都用到了泛函分析的一些基础知识了。（客官，先别跑呀～）

因为$\eqref{eq:resnet}$是ResNet的基本模块，所以我们只需要保证每个模块都可逆就行了。而$\eqref{eq:resnet}$可逆的一个充分条件是：
\begin{equation}\text{Lip}(g) < 1\end{equation}
其中
\begin{equation}\text{Lip}(g) \triangleq \max_{x_1\neq x_2}\frac{\Vert g(x_1) - g(x_2)\Vert_2}{\Vert x_1 - x_2\Vert_2}\end{equation}
是函数$g$的Lipschitz范数。也就是说，$g$的Lipschitz范数小于1，就能保证$\eqref{eq:resnet}$可逆了。

那什么时候$g$的Lipschitz范数才会小于1呢？因为$g$是神经网络，卷积和全连接都无妨，神经网络是由矩阵运算和激活函数组合而成的，即代表结构是
\begin{equation}Activation(Wx+b)\end{equation}
那么由链式法则，“$g$的Lipschitz范数小于1”的一个充分条件是“$Activation$的Lipschitz范数不超过1”且“$Wx+b$的Lipschitz范数小于1”。而$Activation$只是个标量函数，“Lipschitz范数不超过1”意味着导数不超过1就行了，目前我们常用的激活函数（sigmoid、tanh、relu、elu、swish等）都满足，所以这一点不用管它；而“$Wx+b$的Lipschitz范数小于1”，意味着矩阵$W$的Lipschitz范数小于1。

矩阵$W$的Lipschitz范数其实也就是“谱范数”，记为$\text{Lip}(W)$或$\Vert W\Vert_2$都行。那啥时候出现过矩阵的谱范数？在《深度学习中的Lipschitz约束：泛化与生成模型》一文中我们讨论Lipschitz约束的时候就出现过，两者结合起来，结论就是：

对模型$g$的所有核权重$W$做谱归一化，然后乘上一个大于0小于1的系数$c$（即$W\leftarrow c W / \Vert W\Vert_2$），就可以使得$x+g(x)$可逆了。

逆函数是什么？ #

为什么这样就可逆了？证明过程可以直接回答第二个问题，也就是说，我们直接把逆函数求出来，然后就知道什么条件下可逆了。

假如$y=x+g(x)$是可逆的，那么我们要想办法求出逆函数$x=h(y)$，这其实就是解一个非线性方程组。简单起见，我们考虑迭代
\begin{equation}x_{n+1}=y - g(x_n)\label{eq:nidiedai}\end{equation}
显然，迭代序列$\{x_n\}$是跟$y$有关的，而一旦$\{x_n\}$收敛到某个固定的函数
\begin{equation}\lim_{n\to\infty} x_n(y) = \hat{h}(y)\end{equation}
那么我们就有$\hat{h}(y)=y-g\left(\hat{h}(y)\right)$，这意味着$\hat{h}(y)$就是我们希望求的$x=h(y)$。

换句话说，如果迭代$\eqref{eq:nidiedai}$收敛，那么收敛的结果就是$x+g(x)$的逆函数。所以我们只需要搞清楚$\eqref{eq:nidiedai}$什么时候收敛。这时候前面的条件$\text{Lip}(g) < 1$就能用上了，我们有
\begin{equation}\forall x_1,x_2,\quad\Vert g(x_1) - g(x_2)\Vert_2\leq \text{Lip}(g)\Vert x_1 - x_2\Vert_2\end{equation}
所以
\begin{equation}\begin{aligned}\Vert x_{n+1} - x_{n}\Vert_2&=\Vert g(x_{n}) - g(x_{n-1})\Vert_2\\
&\leq \text{Lip}(g)\Vert x_{n} - x_{n-1}\Vert_2\\
& = \text{Lip}(g)\Vert g(x_{n-1}) - g(x_{n-2})\Vert_2\\
&\leq \text{Lip}(g)^2\Vert x_{n-1} - x_{n-2}\Vert_2\\
&\dots\\
&\leq \text{Lip}(g)^n\Vert x_{1} - x_{0}\Vert_2\\
\end{aligned}\end{equation}
可以看到，$\Vert x_{n+1} - x_{n}\Vert_2\to 0$的充分条件是$\text{Lip}(g) < 1$。

附：单纯指出$\Vert x_{n+1} - x_{n}\Vert_2\to 0$并不能说明序列$\{x_n\}$收敛，比如$\{\ln n\}$这个序列也满足这个条件，但发散。所以，为了证明$\text{Lip}(g) < 1$时$\{x_n\}$收敛，我们还需要多做一些工作。不过这是比较数学的部分了，考虑到部分读者可能不感兴趣，因此作为附注。

对于任意正整数$k$，我们继续考虑$\Vert x_{n+k} - x_{n}\Vert_2$：
\begin{equation}\begin{aligned}\Vert x_{n+k} - x_{n}\Vert_2&\leq\Vert x_{n+k} - x_{n+k-1}\Vert_2+\dots+\Vert x_{n+2} - x_{n+1}\Vert_2+\Vert x_{n+1} - x_{n}\Vert_2\\
&\leq \left(\text{Lip}(g)^{n+k-1}+\dots+\text{Lip}(g)^{n+1}+\text{Lip}(g)^{n}\right)\Vert x_{1} - x_{0}\Vert_2\\
& = \frac{1 - \text{Lip}(g)^k}{1 - \text{Lip}(g)}\cdot\text{Lip}(g)^{n}\Vert x_{1} - x_{0}\Vert_2\\
& \leq \frac{\text{Lip}(g)^n}{1 - \text{Lip}(g)}\Vert x_{1} - x_{0}\Vert_2
\end{aligned}\label{eq:cauchy}\end{equation}
可以看到我们得到了$\Vert x_{n+k} - x_{n}\Vert_2$的一个上界，它只与$n$有关，且可以任意小。也就是说，对于任意$\varepsilon > 0$，我们可以找到一个$n$，使得对于任意的正整数$k$都有$\Vert x_{n+k} - x_{n}\Vert_2 < \varepsilon$。这样的数列我们称为Cauchy列，它是必然收敛的。至此，我们终于证明了$\{x_n\}$的收敛性。

顺便一提的是，在$\eqref{eq:cauchy}$中，取$k\to\infty$，我们得到：
\begin{equation}\left\Vert x^* - x_{n}\right\Vert_2 \leq \frac{\text{Lip}(g)^n}{1 - \text{Lip}(g)}\Vert x_{1} - x_{0}\Vert_2\end{equation}
也就是说，这个迭代算法的收敛速度跟正比于$\text{Lip}(g)^n$，那么自然是$\text{Lip}(g)$越小收敛越快，但是$\text{Lip}(g)$越小模型的拟合能力越弱，原论文中它的范围是0.5～0.9。

说宏大一点，其实这就是泛函分析中的“巴拿赫不动点定理”，又称“压缩映射定理”（因为$\text{Lip}(g)$小于1，所以$g$被称为一个压缩映射。）。

这样一来，我们已经回答了为什么$\text{Lip}(g) < 1$就有$x+g(x)$可逆了，同时已经给出了求逆函数的方法——就是通过$\eqref{eq:nidiedai}$迭代到足够的精度：

当做好归一化操作使得$x+g(x)$可逆后，它的逆函数为$x_{n+1}=y - g(x_n)$的不动点。数值计算时，只需要迭代一定步数，使得满足精度要求即可。

终于，我们啃下了第二道硬菜。

雅可比行列式怎么算？ #

下面来到三个问题中最“硬核”的一个问题：雅可比行列式怎么算？为了解决它，作者综合了数学分析、矩阵论、概率论、统计采样等多方面数学工具，堪称“暴力之最”、“硬菜之最”。

首先，为什么要算雅可比行列式？前面已经说了，只有做生成模型时才有这个必要，具体细节请参考本站最早的对流模型的介绍《细水长flow之NICE：流模型的基本概念与实现》。接着，我们知道雅可比行列式就是雅可比矩阵的行列式，所以要把雅可比矩阵算出来：
\begin{equation}J_F\triangleq \frac{\partial}{\partial x}(x+g(x))= I + \frac{\partial g}{\partial x}\triangleq I + J_g\end{equation}
再次提醒，虽然我偷懒没有加粗，但这里的$g$输出是一个向量，$x$也是一个向量，$\partial g / \partial x$实际上就是输入和输出两两配对求偏导数，结果是一个矩阵（雅可比矩阵）。

然后，雅可比行列式就是$\det(J_F)=\det (I+J_g)$，但事实上，在做生成模型的时候，我们真正要算的，是“雅可比行列式的绝对值的对数”，即
\begin{equation}\ln |\det(J_F)| = \ln |\det(I + J_g)|\equiv \ln \det(I + J_g)\end{equation}
最后一个恒等号，是因为$\det(I + J_g)$一定是正数，所以可以去掉绝对值。这是可以证明的，但只是细节部分，我们就不纠结了，读者自行去看作者提供的参考文献吧。

然后呢？直接按定义来计算雅可比行列式？不行，因为这样子计算量实在是太大了，而且反向传播的时候，还要算行列式的导数，那就更复杂了。作者们想出了繁琐但有效的解决方法，利用恒等式（参考《恒等式 det(exp(A)) = exp(Tr(A)) 赏析》）：
\begin{equation}\ln\det(\boldsymbol{B}) = \text{Tr}(\ln (\boldsymbol{B}))\end{equation}
我们得到
\begin{equation}\ln\det(I + J_g) = \text{Tr}(\ln (I+J_g))\end{equation}
如果能求出$\ln (I+J_g)$来，然后求迹（trace，对角线元素之和）就行了。怎么求$\ln (I+J_g)$呢？还是参考《恒等式 det(exp(A)) = exp(Tr(A)) 赏析》，暴力展开：
\begin{equation}\ln (I + J_g) = \sum_{n=1}^{\infty}(-1)^{n-1}\frac{J_g^n}{n}\label{eq:duishujishu}\end{equation}
注意这个级数收敛的条件是$\Vert J_g\Vert_2 < 1$，这正好意味着$\text{Lip}(g) < 1$，而这正是可逆ResNet的约束，前后完全自洽。

现在$\ln (I + J_g)$变成了一个无穷级数，如果截断$n$项，那么误差也正比于$\text{Lip}(g)^n$，所以我们要看$\text{Lip}(g)$来决定截断的数目。于是我们可以写出
\begin{equation}\text{Tr}(\ln (I + J_g)) = \sum_{n=1}^{N}(-1)^{n-1}\frac{\text{Tr}(J_g^n)}{n}+\mathcal{O}\left(\text{Lip}(g)^N\right)\label{eq:det2tr}\end{equation}

问题解决了吗？上式需要我们去计算$J_g^n$，注意$J_g$是一个矩阵，我们要算矩阵的$n$次方（想想算两个矩阵乘法的工作量）。于是作者们想：

既然分析的工具用完了，那我们就上概率统计吧。

假设$p(u)$是一个多元概率分布，其均值为0、协方差为单位矩阵（显然标准正态分布符合要求），那么对于任意矩阵$A$，我们有
\begin{equation}\text{Tr}(A)=\mathbb{E}_{u\sim p(u)}\big[u^{\top}Au\big]\end{equation}
利用“均值为0、协方差为单位矩阵”这个性质，直接按定义就可以证明上式了，并不困难。然后，作者提出了一个显得“既无赖又合理”的方法：对于每次迭代，我只从$p(u)$中随机选一个向量$u$出来，然后认为$u^{\top}Au$就是$\text{Tr}(A)$，即
\begin{equation}\text{Tr}(\ln (I + J_g)) \approx \sum_{n=1}^{N}(-1)^{n-1}\frac{u^{\top} J_g^n u}{n},\quad u\sim p(u)\label{eq:tr-caiyang}\end{equation}

读者可能就有意见了，不是要对所有向量求平均吗？只随机挑一个就行了？其实还真的是可以了，理由如下：

1、我们优化都是基于随机梯度下降的，本来就带有误差，而只随机挑两个也有误差，而每步迭代都重新挑不同的$u_1,u_2$，在一定程度上就能抵消误差；

2、更重要的原因是，我们要算雅可比行列式的对数，只是用它来做一个额外的loss，来保证模型不会坍缩，简单来讲，可以将它看称一个正则项，而既然是一个正则项，有点误差也无妨。

所以，$\text{Tr}(J_g^n)$的计算就被作者用这么粗暴（又有效）的方案解决了。注意到
\begin{equation}u^{\top} J_g^n u=u^{\top} J_g(\dots(J_g(J_g u)))\end{equation}
所以不需要把$J_g^n$算出来，而是每步只需要算一个矩阵与一个向量的乘法，并且每步计算可以重复利用，因此计算量是大大减少的。

所以，最终可以总结为：

将雅可比矩阵做对数级数展开$\eqref{eq:duishujishu}$，然后将行列式计算转化为迹的计算$\eqref{eq:det2tr}$，并且利用概率采样的方式$\eqref{eq:tr-caiyang}$，就可以最高效地计算雅可比行列式。

纵观实验效果 #

其实笔者一开始是就被“可逆ResNet”这么美好的构思吸引过来的，但是看到这里，我发现我也怂了，这绝对对得起“硬杠ResNet”的评价呀。本来想对照着好歹实现个mnist的生成来玩玩，后来确认有这么多技巧，如此之暴力，我也放弃了。

所以，还是来看看原论文的实验结果好了。

Toy数据集 #

首先是一个人造的Toy数据集，也就是构造一些有规律的随机点来，然后用生成模型去拟合它的分布，GAN中也常做这样的实验。从下图可以看到可逆ResNet的效果比Glow好得多，归根结底，我觉得是因为可逆ResNet是一个很对称的、没有什么偏置的模型，而Glow则是有偏的，它需要我们以某种方式打乱输入，然后对半切分，对半之后两部分的运算是不一样的，这就带来了不对称。

可逆ResNet实验：Toy数据集

分类任务实验 #

一开始我们就说了，既然是ResNet的一种，最基本的用途就是分类了。下表表明用可逆ResNet做分类任务，效果也是很不错的，Lipschitz约束的存在不会明显影响分类结果（表中的$c$就是$\text{Lip}(g)$）。

可逆ResNet实验：分类效果

生成模型实验 #

其实流模型系列在生成复杂图片方面还远比不上GAN，但相互之间的定量对比倒没有问题。下图也表明可逆ResNet作为一个基于流的生成模型方面也是很优秀的。

可逆ResNet实验：生成模型效果

终于可以收工了 #

这样活生生地取硬杠ResNet可真是一件苦力活，我就单纯的解读就已经这么累了，真佩服作者的数学功底。当然，最后作者终究还是成功了，想必成功的喜悦也是很丰盛的。总的来说，整个工作很暴力，但细细品味之下并没有什么违和感，反倒是有一种浑然的美感在里边，并非简单的堆砌数学公式。

唯一的问题是，整个“硬杠”的流程还是挺复杂的，因此要推广使用还是得有好的封装，而这往往就让很多人望而却步了。还有一个问题，就是流模型系列为了保证可逆，自然是不能降维的，但不降维必然就导致计算量大，这是个矛盾的地方。

一个有趣的想法是，对于降维的情形，能不能搞个类似矩阵的“伪逆”那样的模型，来达到类似可逆ResNet的效果呢？非方阵也可以搞个行列式出来的（比如《再谈非方阵的行列式》），因此降维变换也应该能够搞个雅可比行列式的对数出来。貌似不少地方是可以推广过来的。

流模型后面的方向究竟如何呢？让我们拭目以待。

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更详细的转载事宜请参考：《科学空间FAQ》

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