NiNNet

目录

一、网络介绍

1、全连接层存在的问题

2、NiN的解决方案(NiN块)

3、NiN架构

4、总结

二、代码实现

1、定义NiN卷积块

2、NiN模型

3、训练模型

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一、网络介绍

       NiN（Network in Network）是一种用于图像识别任务的卷积神经网络模型。它由谷歌研究员Min Lin、Qiang Chen和Shouyuan Chen于2013年提出。NiN的设计理念是通过引入“网络中的网络”结构来增强模型的表示能力。

1、全连接层存在的问题

       在之前的网络（比如AlexNet和VGGNet）后面都用了几个比较大的全连接层，全连接层中的参数相比于卷积层多得多，一个网络的参数大多都在全连接层，并且可以认为主要分布在卷积层之后的第一个全连接层。因此全连接层最大的问题是可能造成过拟合。

2、NiN的解决方案(NiN块)

       NiN的核心思想是使用1x1卷积层替代传统的全连接层。传统的卷积神经网络通常使用卷积层提取特征，然后通过全连接层进行分类。而NiN则在卷积层中引入了一种称为“1x1卷积”的操作，这个操作可以看作是在每个像素点上进行的全连接操作。通过使用1x1卷积，NiN能够在卷积层中引入非线性，增加模型的表达能力，并且减少了参数的数量。

       和VGG一样，NiN也有自己的块（NiN块），每一个NiN块其实就相当于一个小的神经网络（因为它具有卷积层和类似于全连接层的  卷积层），因此叫网络中的网络。NiN块首先有一个卷积层，然后后跟两个  的卷积层（ 的卷积层等价于全连接层）。

3、NiN架构

全局池化层：池化层的高和宽等于输入的高和宽，一个通道得出一个值，用这个值当作对类别的预测。

4、总结

二、代码实现

       NiN的想法是将空间维度中的每个像素视为单个样本，将通道维度视为不同特征（feature）。下图说明了VGG和NiN及它们的块之间主要架构差异。NiN块以一个普通卷积层开始，后面是两个  的卷积层。NiN块第一层的卷积窗口形状通常由用户设置。随后的卷积窗口形状固定为 。

1、定义NiN卷积块

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

def nin_block(in_channels, out_channels, kernel_size, strides, padding):
    return nn.Sequential(
        nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, strides, padding),
        nn.ReLU(),
        nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=1), nn.ReLU(),
        nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=1), nn.ReLU())

2、NiN模型

       最初的NiN网络是在AlexNet后不久提出的，显然从中得到了一些启示。NiN使用窗口形状为、 和  的卷积层，输出通道数量与AlexNet中的相同。每个NiN块后有一个最大池化层，池化窗口形状为 ，步幅为2。

       NiN和AlexNet之间的一个显著区别是NiN完全取消了全连接层。相反，NiN使用一个个NiN块，最后一个NiN块的输出通道数等于标签类别的数量。最后放一个全局平均池化层（global average pooling layer），生成一个对数几率（logits）。NiN设计的一个优点是，它显著减少了模型所需参数的数量。然而，在实践中，这种设计有时会增加训练模型的时间。

net = nn.Sequential(
    nin_block(1, 96, kernel_size=11, strides=4, padding=0),
    nn.MaxPool2d(3, stride=2),
    nin_block(96, 256, kernel_size=5, strides=1, padding=2),
    nn.MaxPool2d(3, stride=2),
    nin_block(256, 384, kernel_size=3, strides=1, padding=1),
    nn.MaxPool2d(3, stride=2),
    nn.Dropout(0.5),
    # 标签类别数是10
    nin_block(384, 10, kernel_size=3, strides=1, padding=1),    # 通道数先增加后减少：1->96->256->384->10
    nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),   # 注意这里的(1, 1)不是kernel_size，而是output_size
    # 将四维的输出转成二维的输出，其形状为(批量大小, 10)
    nn.Flatten())   # Flatten会把channel、height和width展平成一行

       我们创建一个数据样本来查看每个块的输出形状。

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

Sequential output shape:	 torch.Size([1, 96, 54, 54])
MaxPool2d output shape:	 torch.Size([1, 96, 26, 26])
Sequential output shape:	 torch.Size([1, 256, 26, 26])
MaxPool2d output shape:	 torch.Size([1, 256, 12, 12])
Sequential output shape:	 torch.Size([1, 384, 12, 12])
MaxPool2d output shape:	 torch.Size([1, 384, 5, 5])
Dropout output shape:	 torch.Size([1, 384, 5, 5])
Sequential output shape:	 torch.Size([1, 10, 5, 5])
AdaptiveAvgPool2d output shape:	 torch.Size([1, 10, 1, 1])
Flatten output shape:	 torch.Size([1, 10])

3、训练模型

       我们使用Fashion-MNIST来训练模型。训练NiN与训练AlexNet、VGG时相似。

lr, num_epochs, batch_size = 0.1, 10, 128
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224) # 调节图片尺寸为224
d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())

loss 0.563, train acc 0.786, test acc 0.790
3087.6 examples/sec on cuda:0