AlexNet

一、AlexNet网络简介

AlexNet是较早期的一个卷积神经网络，由于其在ImageNet比赛中的出色表现（top1与top5的error rate分别为37.5%与17%），也掀起了学术界对深度学习的研究热潮，下面结合AlexNet的论文，对AlexNet进行简单的总结，有不足的地方，欢迎指正。

二、alexNet网络结构

• AlexNet为8层结构，其中前5层为卷积层，后面3层为全连接层，学习参数6千万个，神经元约有650，000个。
• AlexNet在两个GPU同时训练完成。
• 如图所示，AlexNet第2、4、5层均是与前一层自己GPU内连接，第3层是与前面两层全连接，全连接层是2个GPU全连接。
• RPN层在第1、2个卷积层后。
• Max pooling层在RPN层以及第5个卷积层后。
• ReLU在每个卷积层以及全连接层后。
• 卷积核大小数量：（由此也可以看出，第二层连接2个GPU其他没有）

conv1: 96 11*11*3
conv2: 256 5*5*48
conv3: 384 3*3*256
conv4: 384 3*3*192
conv5: 256 3*3*192

三、alexNet数据处理

AlexNet的训练数据主要采用ILSVRC2010数据集，其为ImageNet的子集，包含1000类，共1.2million训练图像，50,000验证集，150,000的测试集。
alexNet对于数据的处理方法如下：

• 初步处理

  • 首先将不同分辨率图像变换到256*256：由于ImageNet图像具有不同的分辨率，而网络要求输入的图像大小一致（由于存在全连接层），所以在数据处理中，Alexnet统一将图像变换到256*256，变换方法：首先将图像的短边缩放到256，然后在中间部分截取256*256作为训练数据。
  • 减均值：均值采用训练数据按照RGB三分量分别求得。

• 训练数据处理

  • 256*256大小的图像中，随机截取大小为227*227大小的图像
  • 取镜像
  • 这样使原始数据增加了（256-224）*（256-224）*2 = 2048倍
  • 对RGB空间做PCA，然后对主成分做（0,0.1）的高斯扰动，结果使错误率下降1%,公式如下，其中 pi,λi 分别为PCA求取的特征值，特征向量, αi 为（0,0.1）的随机变量，对于每张图的每次训练 α 只计算一次。
    
    [p1,p2,p3][α1λ1,α2λ2,α3λ3]

• 测试数据处理

  • 抽取图像4个角和中心的224*224大小的图像以及其镜像翻转共10张图像利用softmax进行预测，对所有预测取平均作为最终的分类结果

四、AlexNet的设计

• 采用ReLU激活函数

  • 训练速度更快，效果更好
  • 可以不需要对数据进行normalization
  • 适用于大型网络模型的训练

• 采用LRN层（后面网络用的不多）

  • ReLU层后。
  • 提高泛化能力，横向抑制。
  • top-1与top-5错误精度分别下降了1.4%和1.2%。
    计算公式如下：
    
    bix,y=aix,y/(k+α∑j=max(0,i−n/2)min(N−1,i+n/2)(ajx,y)2)β
    默认参数：(k=2,n=5,α=10−4,β=0.75)

• 重叠池化

  top-1与top-5 error rate 下降了0.4%与0.3%

• 采用Dropout

  • 随机关闭部分神经元，已减少过拟合
  • 训练迭代的次数会增加

• 2个GPU并行计算

五、网络超参数

• 梯度随机下降

• batchSize == 128

• base_lr == 0.01

• momentum == 0.9
• weight decay = 0.0005

学习率更新方式：
lr_policy:”step”
gamma:0.1
stepsize:100000

• 网络参数初始化：weights 高斯分布（均值：0，方差0.01） biases： constant 1

六、结果分析

ILSVRC-2010数据集的实验结果如下：

Model	Top-1	Top-5
Sparse coding	47.1%	28.2%
SIFT+FVs	45.7%	25.7%
CNN	37.5%	17%

ILSVRC-2012数据集的实验结果如下：

5 CNNs为用5个CNN的分类结果
CNN*为先利用ImageNet 2011数据集训练，然后在2012数据集fine-tune的结果

Model	Top-1 (val)	Top-5(val)	Top-5(test)
1 CNN	40.7%	18.2%	-
5 CNNs	38.1%	16.4%	16.4%
1 CNN*	39.%	16.6%	-
7 CNNs*	36.7%	15.4%	15.3%

定量分析

• 通过定量分析，发现2个GPU表现出来不同的特性，1个不在意颜色，另一个在意颜色
• 网络深度的重要性，去掉任意一层，精度都会下降
• 边角目标也可以被识别
• 如果两张图像的特征向量的“欧几里得”距离很近，那么神经网络会任务是相近图像

最后附上Caffe的AlexNet网络配置文件：

网络可视化链接：1.复制网络结构，2.copy到链接中

1、超参数
net: "models/bvlc_alexnet/train_val.prototxt"
test_iter: 1000
test_interval: 1000
base_lr: 0.01
lr_policy: "step"
gamma: 0.1
stepsize: 100000
display: 20
max_iter: 450000
momentum: 0.9
weight_decay: 0.0005
snapshot: 10000
snapshot_prefix: "models/bvlc_alexnet/caffe_alexnet_train"
solver_mode: GPU

2、AlexNet网络结构
name: "AlexNet"
layer {
  name: "data"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TRAIN
  }
  transform_param {
    mirror: true
    crop_size: 227
    mean_file: "data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto"
  }
  data_param {
    source: "examples/imagenet/ilsvrc12_train_lmdb"
    batch_size: 256
    backend: LMDB
  }
}
layer {
  name: "data"
  type: "Data"
  top: "data"
  top: "label"
  include {
    phase: TEST
  }
  transform_param {
    mirror: false
    crop_size: 227
    mean_file: "data/ilsvrc12/imagenet_mean.binaryproto"
  }
  data_param {
    source: "examples/imagenet/ilsvrc12_val_lmdb"
    batch_size: 50
    backend: LMDB
  }
}
layer {
  name: "conv1"
  type: "Convolution"
  bottom: "data"
  top: "conv1"
  param {
    lr_mult: 1
    decay_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
    decay_mult: 0
  }
  convolution_param {
    num_output: 96
    kernel_size: 11
    stride: 4
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.01
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 0
    }
  }
}
layer {
  name: "relu1"
  type: "ReLU"
  bottom: "conv1"
  top: "conv1"
}
layer {
  name: "norm1"
  type: "LRN"
  bottom: "conv1"
  top: "norm1"
  lrn_param {
    local_size: 5
    alpha: 0.0001
    beta: 0.75
  }
}
layer {
  name: "pool1"
  type: "Pooling"
  bottom: "norm1"
  top: "pool1"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 3
    stride: 2
  }
}
layer {
  name: "conv2"
  type: "Convolution"
  bottom: "pool1"
  top: "conv2"
  param {
    lr_mult: 1
    decay_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
    decay_mult: 0
  }
  convolution_param {
    num_output: 256
    pad: 2
    kernel_size: 5
    group: 2
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.01
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 0.1
    }
  }
}
layer {
  name: "relu2"
  type: "ReLU"
  bottom: "conv2"
  top: "conv2"
}
layer {
  name: "norm2"
  type: "LRN"
  bottom: "conv2"
  top: "norm2"
  lrn_param {
    local_size: 5
    alpha: 0.0001
    beta: 0.75
  }
}
layer {
  name: "pool2"
  type: "Pooling"
  bottom: "norm2"
  top: "pool2"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 3
    stride: 2
  }
}
layer {
  name: "conv3"
  type: "Convolution"
  bottom: "pool2"
  top: "conv3"
  param {
    lr_mult: 1
    decay_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
    decay_mult: 0
  }
  convolution_param {
    num_output: 384
    pad: 1
    kernel_size: 3
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.01
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 0
    }
  }
}
layer {
  name: "relu3"
  type: "ReLU"
  bottom: "conv3"
  top: "conv3"
}
layer {
  name: "conv4"
  type: "Convolution"
  bottom: "conv3"
  top: "conv4"
  param {
    lr_mult: 1
    decay_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
    decay_mult: 0
  }
  convolution_param {
    num_output: 384
    pad: 1
    kernel_size: 3
    group: 2
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.01
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 0.1
    }
  }
}
layer {
  name: "relu4"
  type: "ReLU"
  bottom: "conv4"
  top: "conv4"
}
layer {
  name: "conv5"
  type: "Convolution"
  bottom: "conv4"
  top: "conv5"
  param {
    lr_mult: 1
    decay_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
    decay_mult: 0
  }
  convolution_param {
    num_output: 256
    pad: 1
    kernel_size: 3
    group: 2
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.01
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 0.1
    }
  }
}
layer {
  name: "relu5"
  type: "ReLU"
  bottom: "conv5"
  top: "conv5"
}
layer {
  name: "pool5"
  type: "Pooling"
  bottom: "conv5"
  top: "pool5"
  pooling_param {
    pool: MAX
    kernel_size: 3
    stride: 2
  }
}
layer {
  name: "fc6"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "pool5"
  top: "fc6"
  param {
    lr_mult: 1
    decay_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
    decay_mult: 0
  }
  inner_product_param {
    num_output: 4096
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.005
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 0.1
    }
  }
}
layer {
  name: "relu6"
  type: "ReLU"
  bottom: "fc6"
  top: "fc6"
}
layer {
  name: "drop6"
  type: "Dropout"
  bottom: "fc6"
  top: "fc6"
  dropout_param {
    dropout_ratio: 0.5
  }
}
layer {
  name: "fc7"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "fc6"
  top: "fc7"
  param {
    lr_mult: 1
    decay_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
    decay_mult: 0
  }
  inner_product_param {
    num_output: 4096
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.005
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 0.1
    }
  }
}
layer {
  name: "relu7"
  type: "ReLU"
  bottom: "fc7"
  top: "fc7"
}
layer {
  name: "drop7"
  type: "Dropout"
  bottom: "fc7"
  top: "fc7"
  dropout_param {
    dropout_ratio: 0.5
  }
}
layer {
  name: "fc8"
  type: "InnerProduct"
  bottom: "fc7"
  top: "fc8"
  param {
    lr_mult: 1
    decay_mult: 1
  }
  param {
    lr_mult: 2
    decay_mult: 0
  }
  inner_product_param {
    num_output: 1000
    weight_filler {
      type: "gaussian"
      std: 0.01
    }
    bias_filler {
      type: "constant"
      value: 0
    }
  }
}
layer {
  name: "accuracy"
  type: "Accuracy"
  bottom: "fc8"
  bottom: "label"
  top: "accuracy"
  include {
    phase: TEST
  }
}
layer {
  name: "loss"
  type: "SoftmaxWithLoss"
  bottom: "fc8"
  bottom: "label"
  top: "loss"
}