卷积神经网络：LeNet、AlexNet、VGG
文章目录
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- LeNet，卷积神经网络
- AlexNet，深度卷积神经网络
- VGG，使用重复元素的网络
-
- 为什么要用多个小的卷积核替代大的卷积核
- 总结
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参考链接:
5.5 卷积神经网络（LeNet）
5.6 深度卷积神经网络（AlexNet）
5.7 使用重复元素的网络（VGG）
LeNet，卷积神经网络
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-kB5uqfvo-1638695645036)(en-resource://database/3127:1)]
LeNet包含25层变换，其中又2层卷积和2层全连接隐藏层，以及1个全连接输出层。
import time
import torch
from torch import nn, optim
import sys
sys.path.append("..")
import d2lzh_pytorch as d2l
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
class LeNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(LeNet, self).__init__()
self.conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, 6, 5), # in_channels, out_channels, kernel_size
nn.Sigmoid(),
nn.MaxPool2d(2, 2), # kernel_size, stride
nn.Conv2d(6, 16, 5),
nn.Sigmoid(),
nn.MaxPool2d(2, 2)
)
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(16*4*4, 120),
nn.Sigmoid(),
nn.Linear(120, 84),
nn.Sigmoid(),
nn.Linear(84, 10)
)
def forward(self, img):
feature = self.conv(img)
output = self.fc(feature.view(img.shape[0], -1))
return output
打印网络结构：
net = LeNet()
print(net)
输出：
LeNet(
(conv): Sequential(
(0): Conv2d(1, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
(1): Sigmoid()
(2): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(3): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
(4): Sigmoid()
(5): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
)
(fc): Sequential(
(0): Linear(in_features=256, out_features=120, bias=True)
(1): Sigmoid()
(2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True)
(3): Sigmoid()
(4): Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True)
)
)
小结：
- 卷积神经网络就是含卷积层的网络。
- LeNet交替使用卷积层和最大池化层后接全连接层来进行图像分类。
参考文献：
[1] LeCun, Y., Bottou, L., Bengio, Y., & Haffner, P. (1998). Gradient-based learning applied to document recognition. Proceedings of the IEEE, 86(11), 2278-2324.
AlexNet，深度卷积神经网络
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-bwJtSRa7-1638695645037)(en-resource://database/3129:1)]
AlexNet包含8层变换，其中有5层卷积和2层全连接隐藏层，以及1个全连接输出层。
import time
import torch
from torch import nn, optim
import torchvision
import sys
sys.path.append("..")
import d2lzh_pytorch as d2l
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
class AlexNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(AlexNet, self).__init__()
self.conv = nn.Sequential(
nn.Conv2d(1, 96, 11, 4), # in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(3, 2), # kernel_size, stride
# 减小卷积窗口，使用填充为2来使得输入与输出的高和宽一致，且增大输出通道数
nn.Conv2d(96, 256, 5, 1, 2),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(3, 2),
# 连续3个卷积层，且使用更小的卷积窗口。除了最后的卷积层外，进一步增大了输出通道数。
# 前两个卷积层后不使用池化层来减小输入的高和宽
nn.Conv2d(256, 384, 3, 1, 1),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(384, 384, 3, 1, 1),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(384, 256, 3, 1, 1),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(3, 2)
)
# 这里全连接层的输出个数比LeNet中的大数倍。使用丢弃层来缓解过拟合
self.fc = nn.Sequential(
nn.Linear(256*5*5, 4096), # 全连接隐藏层
nn.ReLU(),
nn.Dropout(0.5),
nn.Linear(4096, 4096), # 全连接隐藏层
nn.ReLU(),
nn.Dropout(0.5),
# 输出层。由于这里使用Fashion-MNIST，所以用类别数为10，而非论文中的1000
nn.Linear(4096, 10), # 全连接输出层
)
def forward(self, img):
feature = self.conv(img)
output = self.fc(feature.view(img.shape[0], -1))
return output
打印网络结构
net = AlexNet()
print(net)
输出：
AlexNet(
(conv): Sequential(
(0): Conv2d(1, 96, kernel_size=(11, 11), stride=(4, 4))
(1): ReLU()
(2): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(3): Conv2d(96, 256, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), padding=(2, 2))
(4): ReLU()
(5): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
(6): Conv2d(256, 384, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(7): ReLU()
(8): Conv2d(384, 384, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(9): ReLU()
(10): Conv2d(384, 256, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(11): ReLU()
(12): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
)
(fc): Sequential(
(0): Linear(in_features=6400, out_features=4096, bias=True)
(1): ReLU()
(2): Dropout(p=0.5)
(3): Linear(in_features=4096, out_features=4096, bias=True)
(4): ReLU()
(5): Dropout(p=0.5)
(6): Linear(in_features=4096, out_features=10, bias=True)
)
)
总结：
- AlexNet跟LeNet结构类似，但使用了更多的卷积层和更大的参数空间来拟合大规模数据集ImageNet。它是浅层神经网络和深度神经网络的分界线。
- 虽然看上去AlexNet的实现比LeNet的实现也就多了几行代码而已，但这个观念上的转变和真正优秀实验结果的产生令学术界付出了很多年。
参考文献：
[2] Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). Imagenet classification with deep convolutional neural networks. In Advances in neural information processing systems (pp. 1097-1105).
VGG，使用重复元素的网络
VGG的组成规律是：连续使用多个相同的VGG块，即填充为1、窗口形状为 3 x 3 的卷积层后接一个步幅为2、窗口形状为 2 x 2 的最大池化层。卷积层保持输入的高和宽不变，而池化层则对其减半。
我们使用vgg_block函数来实现这个基础的VGG块，它可以指定卷积层的数量和输入输出通道数。
定义VGG块：
import time
import torch
from torch import nn, optim
import sys
sys.path.append("..")
import d2lzh_pytorch as d2l
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
def vgg_block(num_convs, in_channels, out_channels):
blk = []
for i in range(num_convs):
if i == 0:
blk.append(nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1))
else:
blk.append(nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1))
blk.append(nn.ReLU())
blk.append(nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)) # 这里会使宽高减半
return nn.Sequential(*blk)
VGG网络定义与实现：
构造一个VGG网络，它又5个卷积块，前2个块使用单卷积层，而后3块使用双卷积层。每一块的输入输出通道分别是1和64，之后每次对输出通道数翻倍，知道变为512。因为这个网络使用了8个卷积层和3个全连接层，所以经常被称为VGG-11
# 卷积层定义
conv_arch = ((1, 1, 64), (1, 64, 128), (2, 128, 256), (2, 256, 512), (2, 512, 512))# 经过5个vgg_block, 宽高会减半5次, 变成 224/32 = 7
fc_features = 512 * 7 * 7 # c * w * h
fc_hidden_units = 4096 # 任意
# 实现VGG
def vgg(conv_arch, fc_features, fc_hidden_units=4096):
net = nn.Sequential()
# 卷积层部分
for i, (num_convs, in_channels, out_channels) in enumerate(conv_arch):
# 每经过一个vgg_block都会使宽高减半
net.add_module("vgg_block_" + str(i+1), vgg_block(num_convs, in_channels, out_channels))
# 全连接层部分
net.add_module("fc", nn.Sequential(d2l.FlattenLayer(),
nn.Linear(fc_features, fc_hidden_units), # 全连接层
nn.ReLU(),
nn.Dropout(0.5),
nn.Linear(fc_hidden_units, fc_hidden_units),
nn.ReLU(),
nn.Dropout(0.5),
nn.Linear(fc_hidden_units, 10)
))
return net
打印VGG网络结构：
Sequential(
(vgg_block_1): Sequential(
(0): Conv2d(1, 8, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(1): ReLU()
(2): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
)
(vgg_block_2): Sequential(
(0): Conv2d(8, 16, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(1): ReLU()
(2): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
)
(vgg_block_3): Sequential(
(0): Conv2d(16, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(1): ReLU()
(2): Conv2d(32, 32, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(3): ReLU()
(4): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
)
(vgg_block_4): Sequential(
(0): Conv2d(32, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(1): ReLU()
(2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(3): ReLU()
(4): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
)
(vgg_block_5): Sequential(
(0): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(1): ReLU()
(2): Conv2d(64, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
(3): ReLU()
(4): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
)
(fc): Sequential(
(0): FlattenLayer()
(1): Linear(in_features=3136, out_features=512, bias=True)
(2): ReLU()
(3): Dropout(p=0.5)
(4): Linear(in_features=512, out_features=512, bias=True)
(5): ReLU()
(6): Dropout(p=0.5)
(7): Linear(in_features=512, out_features=10, bias=True)
)
)
为什么要用多个小的卷积核替代大的卷积核
对于给定的感受野（与输出有关的输入图片的局部大小），采用堆积的小卷积核优于采用大的卷积核，因为可以增加网络深度来保证学习更复杂的模式，而且代价还比较小（参数更少）。例如，在VGG中，使用了 3 个 3 x 3 卷积核（步幅为2）来代替 7 x 7 卷积核，使用了 2 个 3 x 3 卷积核来代替 5 x 5 卷积核，这样做的主要目的是在保证具有相同感知野的条件下，提升了网络的深度，在一定程度上提升了神经网络的效果。
小结：
- VGG-11通过5个可以重复使用的卷积块来构造网络。根据每块里卷积层个数和输出通道数的不同可以定义出不同的VGG模型。
参考文献：
[3] Simonyan, K., & Zisserman, A. (2014). Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. arXiv preprint arXiv:1409.1556.
总结
- LeNet、AlexNet和VGG在设计上的共同之处是：先以由卷积层构成的模块充分抽取空间特征，再以由全连接层构成的模块来输出分类结果。
- AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于如何对这两个模块加宽（增加通道数）和加深。