【深度学习】AlexNet CIFAR-10从70%到86%：CNN调参经验总结

前言

最近课程实验是使用AlexNet训练CIFAR-10，并在验证集上验证。而AlexNet出现与2012年，模型结构也比较简单，在准确率方面与当今流行的网络肯定没法比，所以想要达到更改的准确率还是需要很多额外的改进。最终从70%左右的准确率提升到了86%，虽然也不是特别高但是有很多可以总结的地方。在整个实验过程中为了提升准确率也做了很多的尝试，各种参数加起来也跑了好几百个Epoch，这里总结了一些小规律，记录下来以供以后参考。

网络调整经验

1、更“宽”的网络

AlexNet的结构可以看这张图，因为只有一块显卡并没有使用原论文中的分两组训练。但是显然，CIFAR-10 32×32的分辨率与10类标签的设定是首先需要对输入输出进行调整的。比如第一个卷积的11×11就要换成3×3（为什么3×3可以参考之前的一些博客，当然图像分辨率的限制也有关系），然后pool因为分辨率的原因我也调小了一点，当然也有利于减少参数量。然后输出的全连接层1000个channel肯定要改成10了。这样就完成了对CIFAR-10基本的适配。
但是因为计算资源有限，起初还在尽可能等比的情况下缩小了各层的输入输出的通道数，例如256改成128，384改成192等等。后来使用AI Studio就快了很多（最初我装错PyTorch版本了，所以速度还是很慢，模型规模设置的还是很小）。
模型的宽度某种意义上可以理解为通道数，我开始觉得32×32不需要学习太多的feature map，但是后来实践证明我错了。当我使用各种trick在缩小了两三倍通道数的模型上训练最大达到83%的准确率，而当我稍有提高差不多达到了85%，而当还原回AlexNet原始通道数后便到了86%以上的效果。
显然，除了深度（为了保持AlexNet的结构就没去增减卷积层）宽度对模型的效果影响也很大，当然随之而来的也是更大的计算量以及更小的模型推断速度。

2、Batch Norm

这个不多说了，具体可以看Batch Norm的原理，总之这项技术对准确率提升效果真的很明显的。在使用之前77%就极限了，使用以后轻松上80%。对于卷积神经网络它的效果是有目共睹的。

3、Dropout

Dropout一般用在全连接层激活之前，这个没做对比测试，但是应该是有明显提升的，而且能防止过拟合，一般的模型中FC+Dropout还是很多的，配合Batch Norm效果更佳。

4、归一化

归一化可以把数据调整一个特定区间中，同时将其转化为无量纲的数值，这样可以使数据处理更为方便，可以加快模型收敛。所以计算了一下CIFAR-10的均值方差对其进行了归一化。
但是这会不会与Batch Norm有所重叠呢，BN是在每个batch计算的过程中每个卷积层进行归一化，这也保证了数据的分布，在避免很多数值问题的情况下提升了效果，而数据总体的归一化后再对每个batch归一化会产生怎样的效果呢？会不会甚至适得其反呢？可以推导下，不过感觉是重复了，因为bn更加强大而且在每个层都会处理。这里严格来说我也不是特别明白，留个坑吧。

    train_loader = torch.utils.data.DataLoader(CIFAR10(args.data_path, train=True,
                                                transform=transforms.Compose([
                                                    transforms.ToTensor(),
                                                    transforms.Normalize(((0.4914, 0.4822, 0.4465)), (0.2470, 0.2435, 0.2616))
                                                ])),
                                                batch_size=args.batch_size, shuffle=True)

5、激活函数

AlexNet本身使用的是ReLU，现在也是公认效果比较好的激活函数，在一般的问题上普遍优于sigmoid、tanh。而ELU虽然增加了轻微的计算量但在很多情况下表现要好一些，不过也不绝对优于ReLU，好也没有好太多，所以在模型训练后期我想能不能改变激活函数来再微小的提升性能。


后来训练发现其效果不仅没有提升而且有所下降，收敛速度也变慢了。看了上面的对比发现好像ELU的效果还经常不如ReLU+BN，只是很多时候比ReLU好一点，所以后来还是使用了ReLU。不过上图也不绝对，只是对于其测试的数据表现出这样的效果。不过所以使用BN的时候用ReLU效果总不会太差。

6、学习率设置

最初训练模型的时候学习率是恒定的，使用Adam所以一般设置为了0.001。但在训练后期这个学习率显然偏大，使模型无法收敛到最佳效果，总是有一段距离。使用一些学习率衰减算法效果肯定会好，实验中我简单通过epoch分了几段进行手动衰减最终效果也还好。总之固定学习率是难以学到最有效果的，缩小后的学习率能够让准确率再提升一些。

7、优化方法

Adam在前期表现很好，但是看到一些论文也指出后期效果不如SGDm。但是这个实验总体问题不大，对准确率没有太大的影响。后来发现有种技术叫做AdaBound能够兼顾两者有点，后面的实验可以考虑使用一下。

8、FC channel

FC的channel数也做了尝试，因为增大模型宽度取得了比较好的效果想讲FC还原为4096会不会效果更好。但是实际测试从1024到2048最后的准确率好像没有明显变化，只是训练速度明显下降了。这可能也是32×32图像的像素较小造成的，并不需要太大的FC。至于FC的一般设计规律还有待进一步研究。

总结

上面介绍的主要都是为了提高模型准确率进行的各种尝试。一般来说提高模型宽度以及增加BN、Dropout对模型泛化能力提升较大，而优化方法和学习率等等也能有小幅度的提升，FC数量过大也没有明显的变化，毕竟就分10类。不过我想应该也会有帮助，可能是太大收敛了吧。总的来说这些经验还是有一些参考价值的，尽管是从AlexNet这样简单的网络中得到的，对于更高级的网络也可以适当选取。

参考资料

https://github.com/ducha-aiki/caffenet-benchmark/blob/master/Activations.md