物体分类（一）AlexNet

一、前言

AlexNet是大神Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, Geoffrey E. Hinton三人提出的AlexNet深度卷积神经网络，摘得了2010年ILSVRC比赛的桂冠。虽然第一个典型的CNN是LeNet5网络结构，但是第一个引起大家注意的网络却是AlexNet。

二、LeNet

LeNet是卷积神经网络的祖师爷LeCun在1998年提出，用于解决手写数字识别的视觉任务。自那时起，CNN的最基本的架构就定下来了：卷积层、池化层、全连接层。如今各大深度学习框架中所使用的LeNet都是简化改进过的LeNet-5，5表示5层。LeNet-5 这个网络虽然很小，但是它包含了深度学习的基本模块：卷积层，池化层，全连接层，可以说是其他深度学习模型的基础。具体流程是：conv1->pool1->conv2->pool2->fc1，输入图片大小是28 * 28的图像。

三、AlexNet

AlexNet在2012年ImageNet竞赛中以超过第二名10.9个百分点的绝对优势一举夺冠，从此深度学习和卷积神经网络名声鹊起，深度学习的研究如雨后春笋般出现，AlexNet的出现可谓是第一个CNN的个工业解决方案。AlexNet有五层卷积，三层全连接网络，最终的输出层是1000分类的softmax。AlexNet利用了两块GPU进行计算，大大提高了运算效率，并且在ILSVRC-2012竞赛中获得了top-5测试的15.3%error rate， 获得第二名的方法error rate 是 26.2%。虽然现在AlexNet用的比较少了，但是研究这篇论文对于理解dropout、ReLu等基本操作非常有帮助，并且当时作者也提到了，因为受制于有限的数据集和GPU限制，并没有达到最好的效果。另外对于AlexNet，我们不仅仅要关心网络实现，更要关注作者在数据增强等方面的处理手段。

论文地址：http://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf

3.1 输入

和其他CNN网络一样，AlexNet也需要固定大小的输入图片，原始输入大小是256 * 256。给定一个矩形图片，AlexNet首先resize图像，使得短边长度为256，然后从结果中裁剪出中心的256×256的图片。

3.2 网络结构

AlexNet包含八个层——五个卷积层和三个全连接层（其实是11层，还包含3层pooling层），具体如图1所示。无需关心图中的224大小输入，具体细节，待会介绍。

图1  AlexNet网络结构

3.3 ReLu激活函数

没有像LeNet那样使用sigmod或者tanh激活函数，AlexNet创造性的使用了ReLu激活函数。因为ReLu在输入大于0时，是线性的，导数不变，反向传播求误差梯度时计算简单，使用ReLU做为激活函数的卷积神经网络比起使用tanh单元作为激活函数的训练起来快了好几倍，对于大型训练集和复杂网络这一点是很重要的，并且使用ReLu可以在很大程度上避免出现“梯度消失”现象。如图2所示，是在一个四层网络上分别采用ReLu（实线）和tanh（虚线）的训练效率对比图。

图2 ReLu和tanh训练对比

3.4 多GPU训练

由于当时单GPU内存较小，限制了网络的扩展。因此作者采用了多GPU训练模型，在图1中可以发现在第一层卷积后出现了两个分支，与一个GPU上训练的每个卷积层只有一半的内核数量的网络相比，该方案分别将top-1和top-5错误率分别降低了1.7％和1.2％，并且双GPU网络的训练时间比单GPU网络更少。该部分不是本文介绍的终点，感兴趣的同学可以去阅读原文。

3.5 Local Response Normalization

Local Response Normalization（局部响应归一化）。ReLu由于可以避免“梯度消失”现象，理论上来说不需要进行标准化操作，不过作者在论文中表示采用LRN后可以有助于模型泛化。LRN公式如下：

n表示同一个位置下与该位置相邻的内核映射的数量，而N表示这一层所有的内核数（通道数），常数k、n、α和β是超参数，其值由验证集确定；文章使用k=2、n=5、α=和β=0.75。在某些层中应用relu非线性后，应用了该标准化。输出和输入的上标表示的是当前值所在的通道，也即是叠加的方向是沿着通道进行。将要归一化的值所在附近通道相同位置的值的平方累加起来，基本思路是，假如该层是 13×13×256， LRN 要做的就是选取一个位置，从这个位置穿过整个通道，能得到附近上下的小于等于n个值，并进行归一化。进行LPR的动机是，对于这张 13×13 的图像中的每个位置来说，我们可能并不需要太多的高激活神经元。但是后来，很多研究者发现 LRN 起不到太大作用，现在并不用 LRN 来训练网络。

3.6 Overlapping Pooling

Overlapping Pooling（重叠池化）。CNN中的池化层汇集了相同内核映射中相邻神经元组的输出。在传统方法中，不管是最大池化还是平均池化相邻池化单元之间互不重叠。假设池化大小是z，池化步长是s，通常情况下z = s。论文中设置了s=2,、z=3，top1和top5的错误率分别降低了0.4%和0.3%，并且采用重叠池化能在一定程度上抑制过拟合。

3.7 网络介绍

如图1，第二，第四和第五个卷积层的内核仅与上一层存放在同一GPU上的内核映射相连。第三个卷积层的内核连接到第二层中的所有内核映射。全连接层中的神经元连接到前一层中的所有神经元。将ReLU应用于每个卷积层和全连接层的输出。第一个卷积核大小是11 * 11 * 3，步长为4，卷积核个数是96，论文中标注输入大小是224 * 224，但是224经过卷积后得到的结果并不是55，大多人认为输入应该是227  * 227，经过11 * 11 * 3的卷积后得到结果是55 * 55 * 96。第二个卷积层将第一个卷积层的输出（LRN以及池化）作为输入，并使用256个（每个卡是128）内核处理图像，每个内核大小为5 * 5 * 48（前一层计算结果是96，但是分在了两块卡）。第三、第四和第五个卷积层是直接相连的，第三个卷积层有384个（每个卡192）核，每个核的大小为3 * 3 * 256；第四个卷积层有384个（每个卡192）内核，每个内核大小为3 * 3 * 192；第五个卷积层有256个（每个卡128）内核，每个内核大小为3 * 3 * 192；两个全连接层各有4096个神经元；然后接入一个1000分类的softmax。现在AlexNet的实现程序在网络层面都不再区分多卡。

3.8 Reducing Overfitting

数据增强

减小过拟合的最简单且最常用的方法就是人为地放大数据集。转换后的图像是使用CPU上的Python代码生成的，在生成这些转换图像的同时，GPU还在训练上一批图像数据，生成的数据并没有落在磁盘上，类似于生产--消费模型。所以这些数据增强方案实际上是很高效的。

AlexNet通过从256 * 256图像中随机提取227 * 227的图像块（及其水平翻转）并在这些提取的图像块上训练网络。在测试时，网络通过提取5个227 * 227的图像块（四个角块和中心块）以及它们的水平翻转（因此总共包括10个块）来进行预测，并求网络的softmax层的上的十个预测结果的均值。第二种数据增强是对RGB空间做PCA（主成分分析），然后对主成分做一个（0, 0.1）的高斯扰动，也就是对颜色、光照作变换，结果使错误率又下降了1%。

Dropout

Dropout将隐含层的神经元以一定概率将输出置为0，这种方法被置0的神经元不参与网络的前馈和反向传播。因此，每次给网络提供了输入后，神经网络都会采用一个不同的结构，但是这些结构都共享权重。这种技术减少了神经元的复杂适应性，因为神经元无法依赖于其他特定的神经元而存在。因此，它被迫学习更强大更鲁棒的功能，使得这些神经元可以与其他神经元的许多不同的随机子集结合使用。在测试时，所有的神经元的输出乘以0.5。这与采用大量dropout的网络产生的预测结果分布的几何均值近似。论文在最后两个全连接层上使用了dropout，没有dropout，网络会出现严重的过拟合。不过Dropout大致会使收敛的迭代次数翻倍。

三、AlexNet

ZFNet是2013ImageNet分类任务的冠军，其网络结构没有做改动，只是调整了卷积参数，性能较Alex提升了不少。ZF-Net将AlexNet第一层卷积核由11变成7，步长由4变为2，第3，4，5卷积层转变为384，384，256。

 

参考资料：

https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/8451834.html

https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/10333370.html

https://blog.csdn.net/hongbin_xu/article/details/80271291