深度学习基础：9.复现经典网络：LeNet5与AlexNet

Posted 2022-07-15 zstar-_

LeNet5

1998年， LeNet5 被LeCun等人在论文《Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition》中正式提出，它被认为是现代卷积神经网络的奠基者。

网络结构图：

import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)  # (H+2p-K)/S + 1
        self.pool1 = nn.AvgPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.pool2 = nn.AvgPool2d(2)
        self.fc1 = nn.Linear(5 * 5 * 16, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)

    def forward(self, x):
        x = torch.tanh(self.conv1(x))
        x = self.pool1(x)
        x = torch.tanh(self.conv2(x))
        x = self.pool2(x)
        x = x.view(-1, 5 * 5 * 16)  
        x = torch.tanh(self.fc1(x))
        output = F.softmax(self.fc2(x), dim=1)  # (samples, features)

使用模型可视化工具torchinfo可以模拟输入，查看模型信息。

from torchinfo import summary

net = Model()
summary(net, input_size=(10, 1, 32, 32))

输出结果如图：

AlexNet

AlexNet诞生于有“视觉界奥林匹克”之称的大规模视觉识别挑战比赛ILSVRC（ImageNet Large Scale
Visual Recognition Challenge）。AlexNet出现之前，最好成绩一直由手工提取特征+支持向量机的算法获得，最低错误率为25.8%。2012年，AlexNet进入ILSVRC竞赛，一下将错误率降低到了15.3%。

相比于LeNet5，AlexNet主要做出了如下改变：

• 卷积核更小、网络更深、通道数更多
• 使用了ReLU激活函数
• 使用了Dropout层来控制模型复杂度，控制过拟合
• 引入了大量传统或新兴的图像增强技术来扩大数据集，进一步缓解过拟合。
• 使用GPU对网络进行训练

AlexNet的网络结构如图所示：

class Model(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

        # 为了处理尺寸较大的原始图片，先使用11x11的卷积核和较大的步长来快速降低特征图的尺寸
        # 同时，使用比较多的通道数，来弥补降低尺寸造成的数据损失
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 96, kernel_size=11, stride=4)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2)  # overlap pooling

        # 已经将特征图尺寸缩小到27x27，计算量可控，可以开始进行特征提取了
        # 卷积核、步长恢复到业界常用的大小，进一步扩大通道来提取数据
        self.conv2 = nn.Conv2d(96, 256, kernel_size=5, padding=2)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2)

        # 疯狂提取特征，连续用多个卷积层
        # kernel 5, padding 2, kernel 3, padding 1 可以维持住特征图的大小
        self.conv3 = nn.Conv2d(256, 384, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv4 = nn.Conv2d(384, 384, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv5 = nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1)
        self.pool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2)

        # 进入全连接层，进行信息汇总
        self.fc1 = nn.Linear(6 * 6 * 256, 4096)  # 上层所有特征图上的所有像素
        self.fc2 = nn.Linear(4096, 4096)
        self.fc3 = nn.Linear(4096, 1000)

    def forward(self, x):
        x = F.relu(self.conv1(x))
        x = self.pool1(x)

        x = F.relu(self.conv2(x))
        x = self.pool2(x)

        x = F.relu(self.conv3(x))
        x = F.relu(self.conv4(x))
        x = F.relu(self.conv5(x))
        x = self.pool3(x)

        x = x.view(-1, 6 * 6 * 256)  # 将数据拉平

        x = F.dropout(x, p=0.5)
        x = F.relu(F.dropout(self.fc1(x), p=0.5))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        output = F.softmax(self.fc3(x), dim=1)

查看模型信息：

net = Model()
summary(net, input_size=(10, 3, 227, 227))