记录神经网络中一些小知识点

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记录神经网络中一些小知识点

作者：xg123321123

出处：http://blog.csdn.net/xg123321123/article/details/52854883

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1 Caffe中的blob维度

  • Caffe中的blob具有4个维度，分别是num，channel，width和height；
  • 其中我们在定义各个网络层时，常用到的一个参数numout，就是指定的channel；
  • 比如说，维度为1*3*5*5的数据输入网络（即每次输入一张5*5大小的3通道图），经过一个stride为2，pad为1，kernel为2，numout为2的卷积层后，维度就变成了1*2*3*3；
    • 假如输入有n个通道，计算时，caffe就会对应产生n个filter来与之相乘，然后将得到的这n个乘积加起来，这个计算过程最后产生一个channel；
    • 假如输出的numout为m，就会有m个上述计算过程；
    • 可参考下图
  • 我们经常能看到在一些网络里，使用1*1kernel大小的卷积层来降维，就是这个原因；googlenet里也用来减少网络参数。
    这里写图片描述

2 1*1卷积核的作用

  • 实现跨通道的交互和信息整合。
    • CNN中的卷积大都是多通道的feature map和多通道的卷积核之间的操作（如上面第一点所说，输入多通道的feature map和对应数目的卷积核做卷积求和，然后输出1个通道的feature map）；
    • 如果使用1x1的卷积核，这个操作实现的就是多个feature map的线性组合，可以实现feature map在通道个数上的变化；
    • 当接在普通的卷积层的后面，配合激活函数，就可以实现network in network的结构了。

  • 进行卷积核通道数的降维和升维。

    • GoogLeNet中，对于每一个Inception模块（如下图），原始模块是a图，b图中是加入了1×1卷积进行降维的。
    • 以GoogLeNet的3a模块为例，输入的feature map是28×28×192，3a模块中1×1卷积通道为64，3×3卷积通道为128,5×5卷积通道为32，如果是a图结构，那么卷积核参数为1×1×192×64+3×3×192×128+5×5×192×32，而b图对3×3和5×5卷积层前分别加入了通道数为96和16的1×1卷积层，这样卷积核参数就变成了1×1×192×64+（1×1×192×96+3×3×96×128）+（1×1×192×16+5×5×16×32），参数大约减少到原来的三分之一。

    • GoogLeNet利用1×1的卷积降维后，得到了更为紧凑的网络结构，虽然总共有22层，但是参数数量却只是8层的AlexNet的十二分之一（当然也有很大一部分原因是去掉了全连接层）。
      这里写图片描述
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    • ResNet同样也利用了1×1卷积，并且是在3×3卷积层的前后都使用了，不仅进行了降维，还进行了升维，使得卷积层的输入和输出的通道数都减小，参数数量进一步减少，如下图的结构。
      这里写图片描述

  • 另外，最近在Titan X上训练fcn，迭代了1500次后，内存就爆炸了。

    • 考虑应该是网络连接数太多了，将caffemodel保存下来，发现有1.2G；
    • finetuning时，如果载入的模型太大，可以考虑迭代小数目次数后，就存一下caffemodel，然后载入新保存的caffemodel来finetuning，因为weight也很耗显存，如果finetuning只利用到里面的几层，又载入了全卷积这些连接数庞大的层，不划算，故建议尽早重载model；
    • 打算尝试1*1卷积核，看能不能把网络连接数降到可接受范围内。

3 感受野计算