39. 深度卷积神经网络(AlexNet)代码实现(在colab上)

1. 容量控制和预处理

AlexNet通过暂退法控制全连接层的模型复杂度,而LeNet只使用了权重衰减。 为了进一步扩充数据,AlexNet在训练时增加了大量的图像增强数据,如翻转、裁切和变色。 这使得模型更健壮,更大的样本量有效地减少了过拟合。

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

net = nn.Sequential(
    # 这里使用一个11*11的更大窗口来捕捉对象。
    # 同时,步幅为4,以减少输出的高度和宽度。
    # 另外,输出通道的数目远大于LeNet
    nn.Conv2d(1, 96, kernel_size=11, stride=4, padding=1), nn.ReLU(), #激活函数ReLU
    nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
    # 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, kernel_size=5, padding=2), nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), # 最大池化层
    # 使用三个连续的卷积层和较小的卷积窗口。
    # 除了最后的卷积层,输出通道的数量进一步增加。
    # 在前两个卷积层之后,汇聚层不用于减少输入的高度和宽度
    nn.Conv2d(256, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(),
    nn.Conv2d(384, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(),
    nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
    nn.Flatten(), # 卷积是把4d转成4d,Flatten则把4d展平为2d
    # 这里,全连接层的输出数量是LeNet中的好几倍。使用dropout层来减轻过拟合
    nn.Linear(6400, 4096), nn.ReLU(),
    nn.Dropout(p=0.5), # 丢弃层,50%的概率把输出置为零,剩下的乘以2
    nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(),
    nn.Dropout(p=0.5),
    # 最后是输出层。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))

构造一个高度和宽度都为224的(单通道数据,来观察每一层输出的形状)。 它与 AlexNet架构相匹配。

X = torch.randn(1, 1, 224, 224)
for layer in net:
    X=layer(X)
    print(layer.__class__.__name__,'output shape:\t',X.shape)

39. 深度卷积神经网络(AlexNet)代码实现(在colab上)_第1张图片

2. 读取数据集

尽管原文中AlexNet是在ImageNet上进行训练的,但本书在这里使用的是Fashion-MNIST数据集。因为即使在现代GPU上,训练ImageNet模型,同时使其收敛可能需要数小时或数天的时间。 将AlexNet直接应用于Fashion-MNIST的一个问题是,Fashion-MNIST图像的分辨率( 28×28 像素)(低于ImageNet图像。)

为了解决这个问题,(我们将它们增加到 224×224 )(通常来讲这不是一个明智的做法,但在这里这样做是为了有效使用AlexNet架构)。 这里需要使用d2l.load_data_fashion_mnist函数中的resize参数执行此调整。

batch_size = 128
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224)

3. 训练AlexNet

现在AlexNet可以开始被训练了。与 LeNet相比,这里的主要变化是使用更小的学习速率训练,这是因为网络更深更广、图像分辨率更高,训练卷积神经网络就更昂贵。

lr, num_epochs = 0.01, 10
d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())

运行结果:

39. 深度卷积神经网络(AlexNet)代码实现(在colab上)_第2张图片

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