卷积神经网络-进化史从LeNet到AlexNet

Posted 2020-07-07 仙道菜

【卷积神经网络-进化史】从LeNet到AlexNet

本博客是【卷积神经网络-进化史】的第一部分《从LeNet到AlexNet》

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本系列博客是对刘昕博士的《CNN的近期进展与实用技巧》的一个扩充性资料。

主要讨论CNN的发展，并且引用刘昕博士的思路，对CNN的发展作一个更加详细的介绍，将按下图的CNN发展史进行描述：

上图所示是刘昕博士总结的CNN结构演化的历史，起点是神经认知机模型，此时已经出现了卷积结构，经典的LeNet诞生于1998年。然而之后CNN的锋芒开始被SVM等手工设计的特征盖过。随着ReLU和dropout的提出，以及GPU和大数据带来的历史机遇，CNN在2012年迎来了历史突破–AlexNet.

CNN的演化路径可以总结为以下几个方向：

• 从LeNet到AlexNet
• 进化之路一：网络结构加深
• 进化之路二：加强卷积功能
• 进化之路三：从分类到检测
• 进化之路四：新增功能模块

本系列博客将对CNN发展的四条路径中最具代表性的CNN模型结构进行讲解。

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一切的开始( LeNet)

下图是广为流传LeNet的网络结构，麻雀虽小，但五脏俱全，卷积层、pooling层、全连接层，这些都是现代CNN网络的基本组件。

• 输入尺寸：32*32
• 卷积层：3个
• 降采样层：2个
• 全连接层：1个
• 输出：10个类别（数字0-9的概率）

因为LeNet可以说是CNN的开端，所以这里简单介绍一下各个组件的用途与意义。

Input (32*32)

输入图像Size为32*32。这要比mnist数据库中最大的字母(28*28)还大。这样做的目的是希望潜在的明显特征，如笔画断续、角点能够出现在最高层特征监测子感受野的中心。

C1, C3, C5 (卷积层)

卷积核在二维平面上平移，并且卷积核的每个元素与被卷积图像对应位置相乘，再求和。通过卷积核的不断移动，我们就有了一个新的图像，这个图像完全由卷积核在各个位置时的乘积求和的结果组成。

二维卷积在图像中的效果就是:
对图像的每个像素的邻域（邻域大小就是核的大小）加权求和得到该像素点的输出值。具体做法如下：

卷积运算一个重要的特点就是: 通过卷积运算，可以使原信号特征增强，并且降低噪音。

不同的卷积核能够提取到图像中的不同特征，这里有 在线demo，下面是不同卷积核得到的不同的feature map，

以C1层进行说明：C1层是一个卷积层，有6个卷积核（提取6种局部特征），核大小为5*5，能够输出6个特征图Feature Map，大小为28*28。C1有156个可训练参数（每个滤波器5*5=25个unit参数和一个bias参数，一共6个滤波器，共(5*5+1)6=156个参数），共156 (28*28)=122,304个连接。

S2, S4 (pooling层)

S2, S4是下采样层，是为了降低网络训练参数及模型的过拟合程度。池化/采样的方式通常有以下两种：

1. Max-Pooling: 选择Pooling窗口中的最大值作为采样值；
2. Mean-Pooling: 将Pooling窗口中的所有值相加取平均，以平均值作为采样值；

S2层是6个14*14的feature map，map中的每一个单元于上一层的 2*2 领域相连接，所以，S2层是C1层的1/4。

F6 (全连接层)

F6是全连接层，类似MLP中的一个layer，共有84个神经元（为什么选这个数字？跟输出层有关），这84个神经元与C5层进行全连接，所以需要训练的参数是：(120+1)*84=10164.
如同经典神经网络，F6层计算输入向量和权重向量之间的点积，再加上一个偏置。然后将其传递给sigmoid函数产生单元i的一个状态。

Output (输出层)

输出层由欧式径向基函数（Euclidean Radial Basis Function）单元组成，每类一个单元，每个有84个输入。
换句话说，每个输出RBF单元计算输入向量和参数向量之间的欧式距离。输入离参数向量越远，RBF输出的越大。用概率术语来说，RBF输出可以被理解为F6层配置空间的高斯分布的负log-likelihood。给定一个输式，损失函数应能使得F6的配置与RBF参数向量（即模式的期望分类）足够接近。

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王者回归(AlexNet)

AlexNet 可以说是具有历史意义的一个网络结构，可以说在AlexNet之前，深度学习已经沉寂了很久。历史的转折在2012年到来，AlexNet 在当年的ImageNet图像分类竞赛中，top-5错误率比上一年的冠军下降了十个百分点，而且远远超过当年的第二名。

AlexNet 之所以能够成功，深度学习之所以能够重回历史舞台，原因在于：

1. 非线性激活函数：ReLU
2. 防止过拟合的方法：Dropout，Data augmentation
3. 大数据训练：百万级ImageNet图像数据
4. 其他：GPU实现，LRN归一化层的使用

下面简单介绍一下AlexNet的一些细节：

Data augmentation

有一种观点认为神经网络是靠数据喂出来的，若增加训练数据，则能够提升算法的准确率，因为这样可以避免过拟合，而避免了过拟合你就可以增大你的网络结构了。当训练数据有限的时候，可以通过一些变换来从已有的训练数据集中生成一些新的数据，来扩大训练数据的size。

其中，最简单、通用的图像数据变形的方式:

1. 从原始图像（256,256）中，随机的crop出一些图像（224,224）。【平移变换，crop】
2. 水平翻转图像。【反射变换，flip】
3. 给图像增加一些随机的光照。【光照、彩色变换，color jittering】

AlexNet 训练的时候，在data augmentation上处理的很好：

• 随机crop。训练时候，对于256＊256的图片进行随机crop到224＊224，然后允许水平翻转，那么相当与将样本倍增到((256-224)^2)*2=2048。
• 测试时候，对左上、右上、左下、右下、中间做了5次crop，然后翻转，共10个crop，之后对结果求平均。作者说，不做随机crop，大网络基本都过拟合(under substantial overfitting)。
• 对RGB空间做PCA，然后对主成分做一个(0, 0.1)的高斯扰动。结果让错误率又下降了1%。

ReLU 激活函数

Sigmoid 是常用的非线性的激活函数，它能够把输入的连续实值“压缩”到0和1之间。特别的，如果是非常大的负数，那么输出就是0；如果是非常大的正数，输出就是1.
但是它有一些致命的 缺点：

• Sigmoids saturate and kill gradients. sigmoid 有一个非常致命的缺点，当输入非常大或者非常小的时候，会有饱和现象，这些神经元的梯度是接近于0的。如果你的初始值很大的话，梯度在反向传播的时候因为需要乘上一个sigmoid 的导数，所以会使得梯度越来越小，这会导致网络变的很难学习。
• Sigmoid 的 output 不是0均值. 这是不可取的，因为这会导致后一层的神经元将得到上一层输出的非0均值的信号作为输入。
  产生的一个结果就是：如果数据进入神经元的时候是正的(e.g. $x>0$ elementwise in $f=w^T x + b$)，那么 $w$ 计算出的梯度也会始终都是正的。
  当然了，如果你是按batch去训练，那么那个batch可能得到不同的信号，所以这个问题还是可以缓解一下的。因此，非0均值这个问题虽然会产生一些不好的影响，不过跟上面提到的 kill gradients 问题相比还是要好很多的。

ReLU 的数学表达式如下：

f(x)=max(0,x)

以上是关于卷积神经网络-进化史从LeNet到AlexNet的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

[人工智能-深度学习-33]：卷积神经网络CNN - 常见分类网络- LeNet网络结构分析与详解

第六节：重要和常见的卷积神经网络结构

深度学习系列卷积神经网络模型（从LeNet-5到Inception V4）

卷积神经网络03-1 AlexNet网络结构与原理分析

LeNet-5详解

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