AlexNet论文学习_alexnet原论文

introduction

AlexNet是在2012年被发表的一个经典之作，并在当年取得了lmageNet最好成绩。论文全称为《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Network》，从论文名字可以看出此网络主要用于图像分类任务，为什么叫它
AlexNet网络，因为论文第一作者为Alex Krizhevsky，因此命名为AlexNet。

注意：AlexNet为经典中的经典，虽然现在用的比较少但是里边用到的一些网络训练技巧，及防过拟合技巧现在一直在使用，所以非常有必要学习。

一、研究背景

AlexNet出现的两个重要条件：

1. LabelMe，ImageNet等大的标注数据集的出现
2. 硬件计算能力的提升（算力比较强的GPU等）

神经网络的火爆离不开两个重要的条件，一个是大量的数据，另一个是高性能的硬件。数据不够大，会存在过拟合的问题，由于神经网络包含大量的权重参数，算力不够强，训练速度慢。

图像分类问题简介（CNN）

• 图像物体分类

  是计算机视觉中非常重要的基本问题，也是图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。

• 深度学习分类两个阶段

1. 第一阶段：训练阶段
2. 第二阶段：测试阶段

图像分类应用（The application of images classification）活跃领域：

• 计算机视觉、模式识别与机器学习领域等

应用领域：

• 安防领域的人脸识别、行人检测、智能视频分析、行人跟踪等，交通领域的交通场景物体识别、车辆计数、逆行检测、车牌检测与识别，以及互联网领域的基于内容的图像检索、相册自动归类等。

图像分类发展历史

趋势：让机器更“自主”地学习如何对图像进行分类。

小知识点补充

机器学习特征

• 花萼宽度x 花薯长度y 花瓣长度m 花瓣宽度n

深度学习的特征

• 比较抽象难以解释

基于图像分类的神经网络

二、论文整体框架

论文结构：

摘要

我们训练了一个大型深度卷积神经网络来将ImageNet LSVRC-2010竞赛的120万高分辨率的图像分到1000不同的类别中。在测试数据上，我们得到了top-1 37.5%, top-5 17.0%的错误率，这个结果比目前的最好结果好很多。
这个神经网络有6000万参数和650000个神经元，包含5个卷积层（某些卷积层后面带有池化层）和3个全连接层，最后是一个1000维的softmax。为了训练的更快，我们使用了非饱和神经元(Relu)并对卷积操作进行了非常有效的GPU实现。为了减少全连接层的过拟合，我们采用了一个最近开发的名为dropout的正则化方法，结果证明是非常有效的。
我们也使用这个模型的一个变种参加了ILSVRC-2012竞赛，赢得了冠军并且与第二名 top-5 26.2%的错误率相比，我们取得了top-5 15.3%的错误率。

非线性单元Relu

将神经元输出f建模为输入x的函数的标准方式是用f(x) = tanh(x)或f(x) = (1 + e−x)−1。
考虑到梯度下降的训练时间，这些饱和的非线性比非饱和非线性f(x) = max(0,x)更慢。
根据Nair和Hinton[20]的说法，我们将这种非线性神经元称为修正线性单元(ReLU)。
采用ReLU的深度卷积神经网络训练时间比等价的tanh单元要快几倍。

非线性单元Relu优点

• 可以使网络训练更快
  相比于tanh，sigmod而言，relu的导数更好求，反向传播会涉及到激活函数的求导，tanh，sigmod包含指数且表达式复杂，他们的函数的导数求取慢一些。
• 增加网络非线性
  relu为非线性函数，加入到神经网络中可以使网络拟合非线性的映射，因此增加了网络的非线性。
• 防止梯度消失（弥散）
  当数值过大或者过小时，sigmoid，tanh导数接近0，会导致反向传播时候 梯度消失的问题，relu为非饱和激活函数不存在此问题。
• 使网络具有稀疏性
  relu可以使一些神经元输出为0，因此可以增加网络的稀疏性。
  

Dropout层

softmax作用

将神经网络的输出变为概率分布

• 数据之和为1

• 负数变为正数

[2.0.5.-3]---->约等于[0.81.0.18.0.01]

cross entropy

交叉熵衡量两个概率分布的距离
1.值越小，两个概率越接近
2.值越大，两个概率越不接近
模型1预测的概率分布为[0.81，0.18，0.01]
loss1=-[1 * log（0.81）+0 * log（0.18）+0 * log（0.01）]=0.21
模型2预测的概率分布为[0.5，0，30.2]
loss2=-[1 * log（0.5）+0 * log（0.3）+0 * log（0.2）]=0.69

测试阶段不需要label，只需要传入一张图片，经过softmax之后得到概率分布，概率最大的值即为预测的类别。

模型衡量标准

网络结构及部分参数计算

AlexNet网络结构图

从上图可以看到网络有两个分支，这是由于当时的显卡容量问题，AlexNet 的60M个参数无法全部放在一张显卡上操作，所以采用了两张显卡分开操作的形式。现在我们完成可以合在一起，如下图网络所示。

或者如下图所示：

卷积的一些细节

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训练数据

1. 随机地从256256的原始图像中截取224224大小的区域（以及水平翻转及镜像），相当于增加了2*（256-224）^2=2048倍的数据量。
   如果没有数据增强，仅靠原始的数据量，参数众多的CNN会陷入过拟合中，使用了数据增强后可以大大减轻过拟合，提升泛化能力。

2. 对图像的RGB数据进行PCA处理，并对主成分做一个标准差为0.1的高斯扰动，增加一些噪声，这个Trick可以让错误率再下降1%。

3. 进行预测时，则是取图片的四个角加中间共5个位置，并进行左右翻转，一共获得10张图片，对他们进行预测并对10次结果求均值。

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超参数设置

• 批量大小：batchsize=128

• 权重衰减：weight decay=0.0005

• 学习率：learning rate=0.01 衰减率为0.1

• 轮数：epoches=90

• 卷积核初始化方式：均值为0方差为1的高斯分布

• 偏置初始化方式：2，4，5卷积层及全连接层初始化为1，剩余层初始化为0

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知识补充

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网络特点

要求重点掌握

• 图像训练的流程（网络训练过程）
• featuremap尺寸 可训练的参数，连接参数的计算
• 防过拟合的技术 （数据增强，dropout）及relu激活函数

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三、代码实现

class AlexNet(nn.Module):

    def __init__(self, num_classes):
        super(AlexNet, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
            nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
            nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
        )
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((6, 6))
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Dropout(0.5),
            nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(0.5),
            nn.Linear(4096, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(4096, num_classes)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = self.avgpool(x)
        x = x.view(x.size(0), 256 * 6 * 6)
        logits = self.classifier(x)
        probas = F.softmax(logits, dim=1)
        return logits, probas
1
2
3
4
5
6
7
8
9
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