详解alexnet网络结构

常用知识 (55) 4个月前

本教程操作环境:windows7系统、Dell G3电脑。

AlexNet网络,是2012年ImageNet竞赛冠军获得者Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的。在那年之后,更多的更深的神经网路被提出,比如优秀的vgg,GoogleLeNet。其官方提供的数据模型,准确率达到57.1%,top 1-5 达到80.2%. 这项对于传统的机器学习分类算法而言,已经相当的出色.

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网络结构解析

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上图所示是caffe中alexnet的网络结构,采用是两台GPU服务器,所有会看到两个流程图。AlexNet的网络模型解读如下表:

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解读如下:

第一层:卷积层1,输入为 224×224×3 224 \times 224 \times 3224×224×3的图像,卷积核的数量为96,论文中两片GPU分别计算48个核; 卷积核的大小为 11×11×3 11 \times 11 \times 311×11×3; stride = 4, stride表示的是步长, pad = 0, 表示不扩充边缘;卷积后的图形大小是怎样的呢?
wide = (224 + 2 * padding - kernel_size) / stride + 1 = 54height = (224 + 2 * padding - kernel_size) / stride + 1 = 54dimention = 96然后进行 (Local Response Normalized), 后面跟着池化pool_size = (3, 3), stride = 2, pad = 0 最终获得第一层卷积的feature map最终第一层卷积的输出为

第二层:卷积层2, 输入为上一层卷积的feature map, 卷积的个数为256个,论文中的两个GPU分别有128个卷积核。卷积核的大小为:5×5×48 5 \times 5 \times 485×5×48; pad = 2, stride = 1; 然后做 LRN, 最后 max_pooling, pool_size = (3, 3), stride = 2;
第三层:卷积3, 输入为第二层的输出,卷积核个数为384, kernel_size = (3×3×256 3 \times 3 \times 2563×3×256), padding = 1, 第三层没有做LRN和Pool

第四层:卷积4, 输入为第三层的输出,卷积核个数为384, kernel_size = (3×3 3 \times 33×3), padding = 1, 和第三层一样,没有LRN和Pool

第五层:卷积5, 输入为第四层的输出,卷积核个数为256, kernel_size = (3×3 3 \times 33×3), padding = 1。然后直接进行max_pooling, pool_size = (3, 3), stride = 2;第6,7,8层是全连接层,每一层的神经元的个数为4096,最终输出softmax为1000,因为上面介绍过,ImageNet这个比赛的分类个数为1000。全连接层中使用了RELU和Dropout。

用caffe 自带的绘图工具(caffe/python/draw_net.py) 和caffe/models/bvlc_alexnet/目录下面的train_val.prototxt绘制的网络结构图如下图:

python3 draw_net.py --rankdir TB ../models/bvlc_alexnet/train_val.prototxt AlexNet_structure.jpg

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算法创新点

(1)成功使用ReLU作为CNN的激活函数,并验证其效果在较深的网络超过了Sigmoid,成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度弥散问题。虽然ReLU激活函数在很久之前就被提出了,但是直到AlexNet的出现才将其发扬光大。

(2)训练时使用Dropout随机忽略一部分神经元,以避免模型过拟合。Dropout虽有单独的论文论述,但是AlexNet将其实用化,通过实践证实了它的效果。在AlexNet中主要是最后几个全连接层使用了Dropout。

(3)在CNN中使用重叠的最大池化。此前CNN中普遍使用平均池化,AlexNet全部使用最大池化,避免平均池化的模糊化效果。并且AlexNet中提出让步长比池化核的尺寸小,这样池化层的输出之间会有重叠和覆盖,提升了特征的丰富性。

(4)提出了LRN层,对局部神经元的活动创建竞争机制,使得其中响应比较大的值变得相对更大,并抑制其他反馈较小的神经元,增强了模型的泛化能力。

(5)多GPU训练,可以增大网络训练规模.

(6)百万级ImageNet数据图像输入.在AlexNet用到的Data Augmentation方式有三种:

平移变换(crop);

反射变换(flip);

光照和彩色变换(color jittering):先对图片进行随机平移,然后水平翻转.测试时,先对左上,右上,左下,右下和中间做5次平移变换,然后翻转之后对结果求平均.

归纳总结为:

  1. 使用ReLU激活函数;

  2. 提出Dropout防止过拟合;

  3. 使用数据扩充增强数据集(Data augmentation);

水平翻转图像、随机裁剪、平移变换、颜色变换、光照变换等

  1. 使用多GPU进行训练;

将上层的结果按照通道维度拆分为2份,分别送入2个GPU,如上一层输出的27×27×96的像素层(被分成两组27×27×48的像素层放在两个不同GPU中进行运算);

  1. LRN局部归一化的使用;

  2. 使用重叠池化(3*3的池化核)。

Caffe框架下训练

准备数据集,修改Alexnet网络的train.prototxt,配置solver,deploy.prototxt文件,新建train.sh脚本,即可开始训练。

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