【论文笔记】—AlexNet—2012-ACM_alexnet在top-5错误率上取得了15.3%的误差率

论文介绍

AlexNet为计算机视觉奠定了基础。

AlexNet在ImageNet 2012图像分类竞赛中获得了top-5误差15.3%的冠军成绩，首次将深度学习和卷积神经网络用于大规模图像数据集分类，远远优于第二名（top-5错误率为26.2%）和之前的算法，引起巨大轰动。自此之后，计算机视觉开始广泛采用深度卷积神经网络，模型性能日新月异，并迁移泛化到其它计算机视觉任务。

AlexNet采用ReLU激活函数、双GPU模型并行、LRN局部响应归一化、重叠最大池化、数据增强、Dropout正则化等技巧。作者Hinton获得2019年图灵奖。

​题目：ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
 
DOI：10.1145/3065386
 
时间：2012
期刊：Communications of the ACM
机构：多伦多大学
作者：Hinton和他的学生Alex Krizhevsky
 
论文链接：https://dl.acm.org/doi/10.1145/3065386
代码链接：https://chsasank.com/vision/_modules/torchvision/models/alexnet.html

AlexNet网络构架

规律：输入的图片从一个又高又宽又扁的一个形状，慢慢变为了一个宽和高都很小，但是很长的一个张量，这是说空间信息被压缩了，也就是从一开始的224变为了后面的13，也就是13中的一个像素能表示之后一大片像素。通道数变多也就是变长了，通道数可以理解为对于一个模式的识别，例如通道数为192那么说明可以识别图中192个模式，例如猫腿、爪子这种模式。所以说整个过程就是空间信息被压缩，但是语义信息空间慢慢增加。

总结：整个过程就是一张图片，经过模型处理变为了一个4096维的向量，这个向量可以把中间的语义信息表示出来。机器学习可以认为是一个压缩知识的过程；具体来讲就是我们原始的一个图片，文字或者视频输入到一个模型中，这个模型就会把它压缩为一个向量，这个向量机器可以识别，用来实现别的任务，例如分类等等。

AlexNet层的顺序：

1、Conv—ReLU—LRN —MaxPooling

2、八个学习层 = 5个卷积层 + 3个全连接层。

3、重叠最大池化在LRN层和第5卷积层之后。

4、最后一层全连接层的输出是1000维softmax的输入，softmax会产生1000类标签的分布。

数据集的预处理：
首先，对大小不一的图像进行下采样，短边缩放到256，再裁剪一个256x256的图像。
然后，从每个像素中减去在训练集上计算的平均 RGB 值，输入网络中的是以0为均值的RGB图片。中心化的预处理，可以减少对噪声的敏感性。

AlexNet参数分布：比较均匀
左图：经过每一层图片的尺寸、卷积核的个数、卷积核的大小、步长、填充圈数

经过第一个卷积层后图片大小的计算：N=(W-F+2P)/S+1，即(224-11+2x2)/4+1=55.25，当遇到图像边长计算后不为整数时，在Pytorch卷积过程中自动取整，直接将填充后的输入图像最后一行及最后一列给忽略掉，以保证N为整数。经Pytorch自动取整后N0=227。

 

ReLU激活函数：

sigmoid、tanh饱和激活函数（输入x过大或者过小，输出局限在一个很小的区域，不能再进行变化）会造成梯度消失，影响学习效率。
非线性神经元称为修正线性单元(ReLU)，ReLU不饱和的非线性激活函数简单且训练速度快所以用的多。

图1-使用ReLU的四层卷积神经网络在CIFAR-10数据集上达到25%的训练误差比使用tanh神经元的等价网络（虚线）快六倍。

双GPU模型并行：

图片太多无法在一个GPU上训练，所以把网络切开训练。每个GPU各有一半的神经元。上下两部分各自训练各自的，各有各的参数核，结构都是一样的。

GPU只在特定的层进行通信：例如：第3层的核会将第2层的所有核映射作为输入。然而，第4层的核只将位于相同GPU上的第3层的核映射作为输入。

定性评估1：

GPU1训练得到的48个卷积核（图3上部分）：提取边缘、频率、方向、特征
GPU2训练得到的48个卷积核（图3下部分）：提取颜色特征

偏浅层的神经元学习的是一些纹理、方向等；
偏深层的神经元则是学到的是全局点，例如一个手、一个头之类的。

LRN局部响应归一化：

ReLU层之后应用了LRN层得到了一个更好的效果。
同一位置不需要太多高激活的神经元，起到侧向抑制的效果。

分子：第i个feature map上（x,y）的值
α、β：常数
n：近邻通道数
k：防止分母为0
N：feature map通道数（本层卷积核个数）
普通沿所有通道归一化：（k, α, β, n）=（0,1,1,N）

AlexNet归一化参数：（k, α, β, n）=（2，0.0001，0.75，5）

减少过拟合方法1：重叠最大池化（步长<池化窗口）
重叠最大池化在LRN层之后和第5卷积层之后。

如图：深色是重叠的部分（步长=2<池化窗口=3）

减少过拟合方法2：数据增强（扩充数据集）
最简单也是最常见的方法是使用保留标签的变换人为地放大数据集。

1、水平翻转、随机裁剪：通过从256×256图像中随机提取224×224的图像，并在这些提取的图像上训练我们的网络来实现这一点。这将使我们的培训集的规模增加了2048倍。但是有个问题也不能说就是2048倍，因为很多图片都是相似的。

2、光度/颜色变换：采用PCA的方式对RGB图像的channel进行了一些改变，使图像发生了一些变化，从而扩大了数据集。

该数据增强方法是用Python代码在CPU上完成，当GPU训练上一轮的时候下一轮的数据增强已经做好，不需要存在硬盘上，放在内存和显存就可以。

减少过拟合方法3：DropOut（代价：两倍时间）
随机的将隐藏层的输出以50%的概率设为0，相当于一个L2的正则化。

训练阶段：每一个batch随机掐死一半的神经元（将神经元的输出设置为0，阻断其前向传播和反向传播）
预测阶段：保留所有神经元预测结果乘0.5

Dropout会以0.5的概率对每个隐层神经元的输出设为0。那些“失活的”的神经元不再进行前向传播并且不参与反向传播。因此每次输入时，神经网络会采样一个不同的架构，但所有架构共享权重。这个技术减少了复杂的神经元互适应，因为一个神经元不能依赖特定的其它神经元的存在。因此，神经元被强迫学习更鲁棒的特征，它在与许多不同的其它神经元的随机子集结合时是有用的。在测试时，我们使用所有的神经元但它们的输出乘以0.5，对指数级的许多失活网络的预测分布进行几何平均，这是一种合理的近似。

Dropout为什么能够减少过拟合？

1、减少神经元之间的联合依赖适应性
2、模型集成，P=0.5，意味着2^n个共享权重的潜在网络
3、记忆随机抹去，不再死记硬背
4、有性繁殖，每个基因片段都要与来自另一个随机个体的基因片段协同工作
5、稀疏性
6、数据增强：总能找到一张图片使神经网络中间结果与DropOut后相同，相当于增加这张图片到数据集。

带动量的随机梯度下降法训练模型：

损失函数=多分类交叉熵损失函数+L2正则化（让权重尽可能的小，权重过大意味着潜在的过拟合）

在原来的损失函数中加了L2正则化（在优化项中变成权重衰减项0.0005），先计算一个动量的变量，然后让权重加上动量的变量。

实验结果

表1-CNN网络在ILSVRC-2010测试集上的对比结果。斜体是其它人取得的最好结果。

表2-ILSVRC-2012验证集和测试集的误差对比。

斜线是其它人取得的最好的结果。带星号的是“预训练的”对ImageNet 2011秋季数据集进行分类的模型。
结论：AlexNet在ImageNet 2012图像分类竞赛中获得了top-5误差15.3%的冠军成绩。

自此之后，计算机视觉开始广泛采用深度卷积神经网络，模型性能日新月异，并迁移泛化到其它计算机视觉任务。

定性评估2：（说明能够捕获图像的语义信息）

图4左上：正确预测（即使是不在图像中心的目标也能被网络识别，例如左上角的小虫）
图4左下：错误预测（能把比较接近的类别预测出来）。
图4右边：网络提取出语义信息（南瓜、狗），而不是原始像素信息（颜色）。
（第一列测试集中的图片，其他列展示了6张训练图像，这些图像在最后一个4096隐藏层所激活的特征向量与测试图像的特征向量有最小的欧氏距离。）
图4右边第二行和第五行：不同姿态的图像
图4右边第三行和第四行：各种角度/光照的图像

另一个研究可视化网络所学知识的方法是考虑最后一个4096维隐层所激活的特征向量。如果两张图的向量欧氏距离很小，我们可以说很大程度上神经网络认为它们是相似的。图4展示了五张测试集中的图片，以及按照上述方法找出的分别与这五张图最相似的6张训练集图片。注意在像素尺度上，找出来的训练集图片不一定在L2上和第一列的测试集图片很相似。比如，找出来的狗狗和大象摆出了不同的造型。我们用更多的测试集图片支持证明了这一观点。

参考资料：AlexNet深度学习图像分类算法