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AlexNet

AlexNet 是一种卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的架构。它是由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton提出的，并在2012年的ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）中获胜。
AlexNet是推动深度学习在计算机视觉任务中应用的先驱之一

AlexNet跟LeNet-5类似也是一个用于图像识别的卷积神经网络。AlexNet网络结构更加复杂，参数更多。

验证了深度卷积神经网络的高效性

参考文章

手撕 CNN 经典网络之 AlexNet（理论篇）
论文《ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks》
【动手学计算机视觉】第十六讲：卷积神经网络之AlexNet

AlexNet模型结构

AlexNet中使用的是ReLU激活函数，它5层卷积层除了第一层卷积核为$11\ast 11$、第二次为$5\ast 5$之外，其余三层均为$3\ast 3$

1. 第一层：卷积层

输入

输入为$224\ast 224\ast 3$的图像，输入之前进行了去均值处理（AlexNet对数据集中所有图像向量求均值，均值为$224\ast 224\ast 3$，去均值操作为原图减去均值，绝对数值对分类没有意义，去均值之后的相对数值可以正确分类且计算量小）

卷积
卷积核的数量为96，论文中两块GPU分别计算48个核；

卷积核大小$11\ast 11\ast 3，stride=4$，stride表示的是步长，padding = 0，表示不填充边缘。

卷积后的图形大小：

$wide=(224-kernel\_size+2\ast padding)/stride+1=54$
$height=(224-kernel\_size+2\ast padding)/stride+1=54$
$dimention=96$

参考个数：$(11\times 11\times 3+1)\times 96=35k$

池化

输入通道数根据输入图像而定，输出通道数为96，步长为4。

注：窗口大小3*3，步长2，池化过程出现重叠，现在一般不使用重叠池化。

池化结果：27x27x96 特征图组
局部响应归一化层（Local Response Normalized）

为什么要引入LRN层？

首先要引入一个神经生物学的概念：侧抑制（lateral inhibitio），即指被激活的神经元抑制相邻的神经元。
归一化（normaliazation）的目的就是“抑制”，LRN就是借鉴这种侧抑制来实现局部抑制，尤其是我们使用RELU的时候，这种“侧抑制”很有效 ，因而在AlexNet里使用有较好的效果。

归一化有什么好处？

1 归一化有助于快速收敛；

2 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。

【补充：神经网络学习过程本质就是为了学习数据分布，一旦训练数据与测试数据的分布不同，那么网络的泛化能力也大大降低；另外一方面，一旦每批训练数据的分布各不相同(batch 梯度下降)，那么网络就要在每次迭代都去学习适应不同的分布，这样将会大大降低网络的训练速度，这也正是为什么我们需要对数据都要做一个归一化预处理的原因。
深度网络的训练是复杂的过程，只要网络的前面几层发生微小的改变，那么后面几层就会被累积放大下去。一旦网络某一层的输入数据的分布发生改变，那么这一层网络就需要去适应学习这个新的数据分布，所以如果训练过程中，训练数据的分布一直在发生变化，那么将会影响网络的训练速度。】

2. 第二层：卷积层
输入为上一层卷积的 feature map，$27\times 27\times 96$大小的特诊图组。

卷积核的个数为256个，论文中的两个GPU分别有128个卷积核。
卷积核大小$5\ast 5$，输入通道数为96，输出通道数为256，步长为2，padding = 2。
卷积结果：$(27-5+2\times 2)/1+1,27\times 27\times 256$的特征图组。

然后做LRN。

最后最大化池化
池化层窗口大小为3*3，步长为2。
池化结果：$13\times 13\times 256$的特征图组。

3. 第三层：卷积层
输入为第二层的输出，没有LRN和Pool。

卷积核大小$3\ast 3$，输入通道数为256，输出通道数为384，stride为1，padding = 1。
图像尺寸为：$(13-3+2\times 1)/1+1=13$
输出：$13\times 13\times 384$

4. 第四层：卷积层

输入为第三层的输出，没有LRN和Pool。

卷积核个数为384，大小$3\ast 3$，输入通道数为384，输出通道数为384，stride为1，padding = 1。
图像尺寸为：$(13-3+2\times 1)/1+1=13$
输出：$13\times 13\times 384$

5. 第五层：卷积层

输入为第四层的输出。

卷积核大小$3\ast 3$，输入通道数为384，输出通道数为256，stride为1，padding = 1。
图像尺寸为：$(13-3+2\times 1)/1+1=13$
卷积结果为：$13\times 13\times 256$

池化层窗口大小为$3\ast 3$，步长为2。
图像尺寸为：$(13-3)/2+1=6$
池化结果为：$6\times 6\times 256$

6. 第六层：全连接层

输入大小为上一层的输出，输出大小为4096。

Dropout概率为0.5。

7. 第七层：全连接层

输入大小为上一层的输出，输出大小为4096。

Dropout概率为0.5。

8. 第八层：全连接层

输入大小为4096，输出大小为分类数。

Dropout概率为0.5。

需要将第五层池化结果6×6×256转换为向量9216×1。因为全连接层不能输入矩阵，要输入向量。

注意： 需要注意一点，5个卷积层中前2个卷积层后面都会紧跟一个池化层，而第3、4层卷积层后面没有池化层，而是连续3、4、5层三个卷积层后才加入一个池化层。

AlexNet共8层：

• 5个卷积层(CONV1——CONV5)
• 3个全连接层(FC6-FC8)
  

AlexNet运作流程

• conv1：输入→卷积→ReLU→局部响应归一化→重叠最大池化层
• conv2：卷积→ReLU→局部响应归一化→重叠最大池化层
• conv3：卷积→ReLU
• conv4：卷积→ReLU
• conv5：卷积→ReLU→重叠最大池化层(经过这层之后还要进行flatten展平操作)
• FC1：全连接→ReLU→Dropout
• FC2：全连接→ReLU→Dropout
• FC3(可看作softmax层)：全连接→ReLU→Softmax

简单代码实现

使用pytorch

import torch
import torch.nn as nnclass AlexNet(nn.Module):def __init__(self, num_classes=1000):super(AlexNet, self).__init__()# 第一个卷积层，输入通道3（RGB图像），输出通道64，卷积核大小11x11，步长4，填充2self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2)self.relu1 = nn.ReLU(inplace=True)# 最大池化层，窗口大小3x3，步长2self.maxpool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2)# 第二个卷积层，输入通道64，输出通道192，卷积核大小5x5，填充2self.conv2 = nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2)self.relu2 = nn.ReLU(inplace=True)# 第二个最大池化层，窗口大小3x3，步长2self.maxpool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2)# 第三个卷积层，输入通道192，输出通道384，卷积核大小3x3，填充1self.conv3 = nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1)self.relu3 = nn.ReLU(inplace=True)# 第四个卷积层，输入通道384，输出通道256，卷积核大小3x3，填充1self.conv4 = nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1)self.relu4 = nn.ReLU(inplace=True)# 第五个卷积层，输入通道256，输出通道256，卷积核大小3x3，填充1self.conv5 = nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1)self.relu5 = nn.ReLU(inplace=True)# 第三个最大池化层，窗口大小3x3，步长2self.maxpool3 = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2)# 自适应平均池化层，输出特征图大小为6x6self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((6, 6))# 全连接层，输入大小为256x6x6，输出大小为4096self.fc1 = nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096)self.relu6 = nn.ReLU(inplace=True)# 全连接层，输入大小为4096，输出大小为4096self.fc2 = nn.Linear(4096, 4096)self.relu7 = nn.ReLU(inplace=True)# 全连接层，输入大小为4096，输出大小为num_classesself.fc3 = nn.Linear(4096, num_classes)def forward(self, x):x = self.conv1(x)x = self.relu1(x)x = self.maxpool1(x)x = self.conv2(x)x = self.relu2(x)x = self.maxpool2(x)x = self.conv3(x)x = self.relu3(x)x = self.conv4(x)x = self.relu4(x)x = self.conv5(x)x = self.relu5(x)x = self.maxpool3(x)x = self.avgpool(x)x = x.view(x.size(0), -1)x = self.fc1(x)x = self.relu6(x)x = self.fc2(x)x = self.relu7(x)x = self.fc3(x)return x# 创建AlexNet模型的实例
model = AlexNet(num_classes=1000)# 打印模型结构
print(model)

重要说明

• 用于提取图像特征的卷积层以及用于分类的全连接层是同时学习的。
• 卷积层与全连接层在学习过程中会相互影响、相互促进

重要技巧

• Dropout策略防止过拟合；
• 使用动量的随机梯度下降算法，加速收敛；
• 验证集损失不下降时，手动降低10倍的学习率；
• 采用样本增强策略增加训练样本数量，防止过拟合；
• 集成多个模型，进一步提高精度。

现在显存基本都够用，不需要再考虑分两个GPU计算。

AlexNet卷积层在做什么？

主要贡献

1. 提出了一种卷积层加全连接层的卷积神经网络结构
2. 首次使用ReLU函数做为神经网络的激活函数
3. 首次提出Dropout正则化来控制过拟合
4. 使用加入动量的小批量梯度下降算法加速了训练过程的收敛
5. 使用数据增强策略极大地抑制了训练过程的过拟合
6. 利用了GPU的并行计算能力，加速了网络的训练与推断