深度学习-李沐-第七节-深度卷积神经网络（AlexNet）

深度卷积神经网络（AlexNet）

AlexNet

AlexNet使用8层卷积神经网络

AlexNet比相对较小的LeNet5要深得多。 AlexNet由八层组成：五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。 其次，AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数。

模型设计

在AlexNet的第一层，卷积窗口的形状是11×11。 由于ImageNet中大多数图像的宽和高比MNIST图像的多10倍以上，因此，需要一个更大的卷积窗口来捕获目标。 第二层中的卷积窗口形状被缩减为5×5，然后是。 此外，在第一层、第二层和第五层卷积层之后，加入窗口形状为3×3、步幅为2的最大汇聚层。 而且，AlexNet的卷积通道数目是LeNet的10倍。

在最后一个卷积层后有两个全连接层，分别有4096个输出。 这两个巨大的全连接层拥有将近1GB的模型参数。 由于早期GPU显存有限，原版的AlexNet采用了双数据流设计，使得每个GPU只负责存储和计算模型的一半参数。 幸运的是，现在GPU显存相对充裕，所以我们现在很少需要跨GPU分解模型（因此，我们的AlexNet模型在这方面与原始论文稍有不同）。

激活函数

AlexNet将sigmoid激活函数改为更简单的ReLU激活函数。

• ReLU激活函数的计算更简单，它不需要如sigmoid激活函数那般复杂的求幂运算
• 当使用不同的参数初始化方法时，ReLU激活函数使训练模型更加容易
  当sigmoid激活函数的输出非常接近于0或1时，这些区域的梯度几乎为0，因此反向传播无法继续更新一些模型参数。 相反，ReLU激活函数在正区间的梯度总是1。 因此，如果模型参数没有正确初始化，sigmoid函数可能在正区间内得到几乎为0的梯度，从而使模型无法得到有效的训练。

容量控制和预处理

AlexNet通过暂退法控制全连接层的模型复杂度，而LeNet只使用了权重衰减。 为了进一步扩充数据，AlexNet在训练时增加了大量的图像增强数据，如翻转、裁切和变色。 这使得模型更健壮，更大的样本量有效地减少了过拟合。

代码实现

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

net = nn.Sequential(
    # 这里，我们使用一个11*11的更大窗口来捕捉对象。
    # 同时，步幅为4，以减少输出的高度和宽度。
    # 另外，输出通道的数目远大于LeNet
    nn.Conv2d(1, 96, kernel_size=11, stride=4, padding=1), nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
    # 减小卷积窗口，使用填充为2来使得输入与输出的高和宽一致，且增大输出通道数
    nn.Conv2d(96, 256, kernel_size=5, padding=2), nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
    # 使用三个连续的卷积层和较小的卷积窗口。
    # 除了最后的卷积层，输出通道的数量进一步增加。
    # 在前两个卷积层之后，汇聚层不用于减少输入的高度和宽度
    nn.Conv2d(256, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(),
    nn.Conv2d(384, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(),
    nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
    nn.Flatten(),
    # 这里，全连接层的输出数量是LeNet中的好几倍。使用dropout层来减轻过拟合
    nn.Linear(6400, 4096), nn.ReLU(),
    nn.Dropout(p=0.5),
    nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(),
    nn.Dropout(p=0.5),
    # 最后是输出层。由于这里使用Fashion-MNIST，所以用类别数为10，而非论文中的1000
    nn.Linear(4096, 10))

X = torch.randn(1, 1, 224, 224)
for layer in net:
    X=layer(X)
    print(layer.__class__.__name__,'output shape:\t',X.shape)


batch_size = 128
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224)

lr, num_epochs = 0.01, 10
d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())

运行结果：
loss 0.458, train acc 0.829, test acc 0.824
4915.5 examples/sec on cpu

小结

1. AlexNet的架构与LeNet相似，但使用了更多的卷积层和更多的参数来拟合大规模的ImageNet数据集。

2. 今天，AlexNet已经被更有效的架构所超越，但它是从浅层网络到深层网络的关键一步。

3. 尽管AlexNet的代码只比LeNet多出几行，但学术界花了很多年才接受深度学习这一概念，并应用其出色的实验结果。这也是由于缺乏有效的计算工具。

4. Dropout、ReLU和预处理是提升计算机视觉任务性能的其他关键步骤。