深度学习——深度卷积神经网络（AlexNet)

深度学习——深度卷积神经网络（AlexNet)

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前言

在前面学习了卷积神经网络的基本原理，之后将继续学习现代卷积神经网络架构。而本章将学习其中的AlexNet模型。

参考书：
《动手学深度学习》

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一、学习表征

在2012年前，图像特征都是机械地计算出来的。事实上，设计一套新的特征函数、改进结果，并撰写论文是盛极一时的潮流。SIFT 、SURF、HOG（定向梯度直方图）、bags of visual words和类似的特征提取方法占据了主导地位。

有一组研究人员，想法则与众不同：他们认为特征本身应该被学习。此外，他们还认为，在合理地复杂性前提下，特征应该由多个共同学习的神经网络层组成，每个层都有可学习的参数。在机器视觉中，最底层可能检测边缘、颜色和纹理。

事实上，Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoff Hinton提出了一种新的卷积神经网络变体AlexNet。在2012年ImageNet挑战赛中取得了轰动一时的成绩。

AlexNet的更高层建立在这些底层表示的基础上，以表示更大的特征，如眼睛、鼻子、草叶等等。而更高的层可以检测整个物体，如人、飞机、狗或飞盘。最终的隐藏神经元（位于全连接层）可以学习图像的综合表示，从而使属于不同类别的数据易于区分。

二、AlexNet实现

AlexNet和LeNet的架构非常相似，AlexNet使用了8层卷积神经网络，并以很大的优势赢得了2012年ImageNet图像识别挑战赛。

AlexNet和LeNet的设计理念非常相似，但也存在显著差异：

1. AlexNet比相对较小的LeNet5要深得多。AlexNet由八层组成：五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。

2. AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数。

2.1. 模型设计

在AlexNet的第一层，卷积窗口的形状是$11\times 11$。

由于ImageNet中大多数图像的宽和高比MNIST图像的多10倍以上，因此，需要一个更大的卷积窗口来捕获目标。

第二层中的卷积窗口形状被缩减为$5\times 5$，然后是$3\times 3$。

此外，在第一层、第二层和第五层卷积层之后，加入窗口形状为$3\times 3$、步幅为2的最大汇聚层。
而且，AlexNet的卷积通道数目是LeNet的10倍。

在最后一个卷积层后有两个全连接层，分别有4096个输出。

这两个巨大的全连接层拥有将近1GB的模型参数。
由于早期GPU显存有限，原版的AlexNet采用了双数据流设计，使得每个GPU只负责存储和计算模型的一半参数。

2.2. 激活函数

AlexNet将sigmoid激活函数改为更简单的ReLU激活函数。

1. 一方面，ReLU激活函数的计算更简单，它不需要如sigmoid激活函数那般复杂的求幂运算。
2. 另一方面，当使用不同的参数初始化方法时，ReLU激活函数使训练模型更加容易。
   当sigmoid激活函数的输出非常接近于0或1时，这些区域的梯度几乎为0，因此反向传播无法继续更新一些模型参数。
   相反，ReLU激活函数在正区间的梯度总是1。

2.3. 容量控制与预处理

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。

代码生成模型架构：

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

net = nn.Sequential(
    #开始使用一个11×11的卷积窗口来捕获对象，同时步幅为4，以减少输出的宽度和高度
    nn.Conv2d(1,96,kernel_size=11,stride=4,padding=1),nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(kernel_size=3,stride=2),
    #减小卷积窗口，使用填充为2来使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),
    #使用3个连续的卷积层和较小的卷积窗口
    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),
    #展平数据,即展开成一个向量
    nn.Flatten(),
    #这里，全连接层的输出数量太多，使用暂退层来缓解过拟合
    nn.Linear(6400,4096),nn.ReLU(),
    nn.Dropout(p=0.5), #有50%的概率在训练过程中将特征随机置为0
    nn.Linear(4096,4096),nn.ReLU(),
    nn.Dropout(p=0.5),
    #最后的输出层，因为我们使用的是Fashion-MNIST,所以类别数为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
X = torch.randn(1,1,224,224)
for layer in net:
    X = layer(X)
    print(layer.__class__.__name__,"输出形状为：\t", X.shape)


#结果：
Conv2d 输出形状为：	 torch.Size([1, 96, 54, 54])
ReLU 输出形状为：	 torch.Size([1, 96, 54, 54])
MaxPool2d 输出形状为：	 torch.Size([1, 96, 26, 26])
Conv2d 输出形状为：	 torch.Size([1, 256, 26, 26])
ReLU 输出形状为：	 torch.Size([1, 256, 26, 26])
MaxPool2d 输出形状为：	 torch.Size([1, 256, 12, 12])
Conv2d 输出形状为：	 torch.Size([1, 384, 12, 12])
ReLU 输出形状为：	 torch.Size([1, 384, 12, 12])
Conv2d 输出形状为：	 torch.Size([1, 384, 12, 12])
ReLU 输出形状为：	 torch.Size([1, 384, 12, 12])
Conv2d 输出形状为：	 torch.Size([1, 256, 12, 12])
ReLU 输出形状为：	 torch.Size([1, 256, 12, 12])
MaxPool2d 输出形状为：	 torch.Size([1, 256, 5, 5])
Flatten 输出形状为：	 torch.Size([1, 6400])
Linear 输出形状为：	 torch.Size([1, 4096])
ReLU 输出形状为：	 torch.Size([1, 4096])
Dropout 输出形状为：	 torch.Size([1, 4096])
Linear 输出形状为：	 torch.Size([1, 4096])
ReLU 输出形状为：	 torch.Size([1, 4096])
Dropout 输出形状为：	 torch.Size([1, 4096])
Linear 输出形状为：	 torch.Size([1, 10])

手写计算：

2.4. 训练模型

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）

#读取数据集
batch_size = 128
train_iter,test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size,resize=224)

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

d2l.plt.show()


#结果：
loss 0.328, train acc 0.879, test acc 0.870
26.0 examples/sec on cpu

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总结

AlexNet的架构与LeNet相似，但使用了更多的卷积层和更多的参数来拟合大规模数据集。虽然它已经被更有效的架构所超越，但它是从浅层网络到深层网络的关键一步。
Dropout、ReLU和预处理是提升计算机视觉任务性能的其他关键步骤。

是以圣人不行而知，不见而明，不为而成。

–2023-10-14 进阶篇