什么是深线性区 深度线性区分类器是什么？

什么是深线性区

深线性区（Deep Linear Unit，简称DLinear）是神经网络中的一种基本结构，这种结构能够将输入的向量通过矩阵变换映射到输出向量，常见于卷积神经网络（CNN）中的卷积层、全连接层及其它线性变换部分。

基本原理

深线性区最基本的原理是矩阵乘法。在CNN模型的卷积层中，输入的数据为n个通道的特征图，每个特征图的大小为H x W，按照通道数拼接成一个n x H x W的三维张量；卷积核为k个大小为kh x kw的三维核张量，其中kh和kw分别表示卷积核的高和宽，这k个核张量堆叠成一个k x n x kh x kw的四维张量。最终的卷积结果是k个输出通道大小为(H-kh+1) x (W-kw+1)的三维特征图，每个输出通道是对输入n个通道的卷积结果的加权求和而得。

对于卷积层、全连接层或其它线性变换部分，都可以看做是对输入数据进行了线性变换。而这种线性变换可以通过矩阵乘法来实现，不同于其余激活函数，深线性区不进行激活处理。

深线性区的优点

深线性区的优点在于其具有极高的处理速度和优秀的并行性，使得大规模神经网络计算变得十分可行。

相比于ReLU和其它非线性激活函数来说，直接通过矩阵乘法的线性变换部分的计算是非常高效的。如果CNN模型使用ReLU等非线性激活函数，那么其计算耗时是主要集中在非线性计算上的，而非线性计算实质上是乘法和最大值运算的组合，非常地低效。

应用场景

深线性区主要应用于卷积神经网络中的卷积层、全连接层以及其它线性变换部分。由于其计算高效，能够应对大规模的神经网络训练，因此DLinear已经成为了许多强劲神经网络（例如AlexNet、VGG、ResNet和GoogLeNet等）的基本结构之一。此外，与其它非线性激活函数不同，深线性区也可以和很多非线性激活函数结合使用，使得模型的精度表现更加优秀。除了CNN模型以外，近年来在物理模拟、自然语言处理等领域中也逐渐开始使用DLinear。