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由于受到计算机性能的影响#xff0c;虽然LeNet在图像分类中取得了…
目录概述AlexNet特点激活函数sigmoid激活函数ReLu激活函数数据增强层叠池化局部相应归一化DropoutAlexnet网络结构网络结构分析AlexNet各层参数及其数量模型框架形状结构关于数据集训练学习keras代码示例概述
由于受到计算机性能的影响虽然LeNet在图像分类中取得了较好的成绩但是并没有引起很多的关注。 知道2012年Alex等人提出的AlexNet网络在ImageNet大赛上以远超第二名的成绩夺冠卷积神经网络乃至深度学习重新引起了广泛的关注。
Alex Krizhevsky等人训练了一个大型的卷积神经网络用来把ImageNet LSVRC-2010比赛中120万张高分辨率的图像分为1000个不同的类别。在测试卷上获得很高准确率(top-1 and top-5 error rates of 37.5%and 17.0% ).。通过改进该网络在2012年ImageNet LSVRC比赛中夺取了冠军且准确率远超第二名(top-5 test error rate of 15.3%,第二名26.2%。这在学术界引起了很大的轰动开启了深度学习的时代虽然后来大量比AlexNet更快速更准确的卷积神经网络结构相继出现但是AlexNet作为开创者依旧有着很多值得学习参考的地方它为后续的CNN甚至是R-CNN等其他网络都定下了基调所以下面我们将从AlexNet入手理解卷积神经网络的一般结构。
AlexNet特点
AlexNet网络包括了6000万个参数和65000万个神经元5个卷积层在一些卷积层后面还有池化层3个全连接层输出为softmax层。
AlexNet是在LeNet的基础上加深了网络的结构学习更丰富更高维的图像特征。AlexNet的特点
1、更深的网络结构 2、使用层叠的卷积层即卷积层卷积层池化层来提取图像的特征 3、使用Dropout抑制过拟合 4、使用数据增强Data Augmentation抑制过拟合 5、使用Relu替换之前的sigmoid的作为激活函数 6、多GPU训练
激活函数
在最初的感知机模型中输入和输出的关系如下 上面函数式只是单纯的线性关系这样的网络结构有很大的局限性。即使用很多这样结构的网络层叠加其输出和输入仍然是线性关系无法处理有非线性关系的输入输出。
因此对每个神经元的输出做个非线性的转换也就是将上面就加权求和的结果输入到一个非线性函数也就是激活函数中。 这样由于激活函数的引入多个网络层的叠加就不再是单纯的线性变换而是具有更强的表现能力。
sigmoid激活函数
在最初sigmoid和tanh函数最常用的激活函数。 在网络层数较少时sigmoid函数的特性能够很好的满足激活函数的作用它把一个实数压缩至0到1之间当输入的数字非常大的时候结果会接近1当输入非常大的负数时则会得到接近0的结果。
这种特性能够很好的模拟神经元在受刺激后是否被激活向后传递信息输出为0几乎不被激活输出为1完全被激活。
sigmoid一个很大的问题就是梯度饱和。 观察sigmoid函数的曲线当输入的数字较大或较小时其函数值趋于不变其导数变的非常的小。这样在层数很多的的网络结构中进行反向传播时由于很多个很小的sigmoid导数累成导致其结果趋于零更新速度更慢。
ReLu激活函数 针对sigmoid梯度饱和导致训练收敛慢的问题在AlexNet中引入了ReLU。ReLU是一个分段线性函数小于等于0则输出为0大于0的则恒等输出。
相比于sigmoidReLU有以下优点 1、计算开销下sigmoid的正向传播有指数运算倒数运算而ReLu是线性输出反向传播中sigmoid有指数运算而ReLU有输出的部分导数始终为1 2、梯度饱和问题 3、稀疏性Relu会使一部分神经元的输出为0这样就造成了网络的稀疏性并且减少了参数的相互依存关系缓解了过拟合问题的发生。
这里有个问题前面提到激活函数要用非线性的是为了使网络结构有更强的表达的能力。那这里使用ReLU本质上却是个线性的分段函数是怎么进行非线性变换的。
这里把神经网络看着一个巨大的变换矩阵M其输入为所有训练样本组成的矩阵A输出为矩阵B则有BM⋅A。这里的M是一个线性变换的话则所有的训练样本A进行了线性变换输出为B。
那么对于ReLU来说由于其是分段的0的部分可以看着神经元没有激活不同的神经元激活或者不激活其神经玩过组成的变换矩阵是不一样的。
设有两个训练样本 a1,a2其训练时神经网络组成的变换矩阵为M1,M2。 由于M1变换对应的神经网络中激活神经元和M2是不一样的这样M1,M2实际上是两个不同的线性变换。也就是说每个训练样本使用的线性变换矩阵Mi是不一样的在整个训练样本空间来说其经历的是非线性变换。
简单来说不同训练样本中的同样的特征在经过神经网络学习时流经的神经元是不一样的激活函数值为0的神经元不会被激活。这样最终的输出实际上是输入样本的非线性变换。
单个训练样本是线性变换但是每个训练样本的线性变换是不一样的这样整个训练样本集来说就是非线性的变换。
数据增强
神经网络由于训练的参数多表能能力强所以需要比较多的数据量不然很容易过拟合。当训练数据有限时可以通过一些变换从已有的训练数据集中生成一些新的数据以快速地扩充训练数据。对于图像数据集来说可以对图像进行一些形变操作翻转、随机裁剪、平移、颜色光照的变换…
AlexNet中对数据做了以下操作
1、随机裁剪对256×256的图片进行随机裁剪到227×227然后进行水平翻转。
2、测试的时候对左上、右上、左下、右下、中间分别做了5次裁剪然后翻转共10个裁剪之后对结果求平均。
3、对RGB空间做PCA(主成分分析)然后对主成分做一个0, 0.1的高斯扰动也就是对颜色、光照作变换结果使错误率又下降了1%。
层叠池化
在LeNet中池化是不重叠的即池化的窗口的大小和步长是相等的。 在AlexNet中使用的池化Pooling却是可重叠的也就是说在池化的时候每次移动的步长小于池化的窗口长度。AlexNet池化的大小为3×3的正方形每次池化移动步长为2这样就会出现重叠。重叠池化可以避免过拟合这个策略贡献了0.3%的Top-5错误率。与非重叠方案s2z2相比输出的维度是相等的并且能够在一定程度上抑制过拟合。
局部相应归一化 Dropout
这个是比较常用的抑制过拟合的方法了。
引入Dropout主要是为了防止过拟合。在神经网络中Dropout通过修改神经网络本身结构来实现对于某一层的神经元通过定义的概率将神经元置为0这个神经元就不参与前向和后向传播就如同在网络中被删除了一样同时保持输入层与输出层神经元的个数不变然后按照神经网络的学习方法进行参数更新。在下一次迭代中又重新随机删除一些神经元置为0直至训练结束。
Dropout应该算是AlexNet中一个很大的创新现在神经网络中的必备结构之一。Dropout也可以看成是一种模型组合每次生成的网络结构都不一样通过组合多个模型的方式能够有效地减少过拟合Dropout只需要两倍的训练时间即可实现模型组合类似取平均的效果非常高效。如下图
Alexnet网络结构 网络包含8个带权重的层前5层是卷积层剩下的3层是全连接层。最后一层全连接层的输出是1000维softmax的输入softmax会产生1000类标签的分布网络包含8个带权重的层前5层是卷积层剩下的3层是全连接层。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。
从图上可以明显看到网络结构分为上下两侧这是因为网络分布在两个GPU上这主要是因为NVIDIA GTX 580 GPU只用3GB内存装不下那么大的网络。
需要说明的是虽然AlexNet网络都用上图的结构来表示但是其实输入图像的尺寸不是224x224x3而应该是227x227x3大家可以用244的尺寸推导下会发现边界填充的结果是小数这显然是不对的在这里就不做推导了。
AlexNet各个层的参数和结构如下
输入层227x227x3 C196x11x11x3 卷积核个数/高/宽/深度 C2256x5x5x48卷积核个数/高/宽/深度 C3384x3x3x256卷积核个数/高/宽/深度 C4384x3x3x192卷积核个数/高/宽/深度 C5256x3x3x192卷积核个数/高/宽/深度
网络结构分析
1、卷积层C1
该层的处理流程是 卷积–ReLU–池化–归一化。
卷积输入是227×227使用96个11×11×3的卷积核得到的FeatureMap为55×55×96。
ReLU将卷积层输出的FeatureMap输入到ReLU函数中。
池化使用3×3步长为2的池化单元重叠池化步长小于池化单元的宽度输出为27×27×96(55−3)/2127)
局部响应归一化使用k2,n5,α10−4,β0.75进行局部归一化输出的仍然为27×27×96输出分为两组每组的大小为27×27×48
2、卷积层C2
该层的处理流程是卷积–ReLU–池化–归一化
卷积输入是2组27×27×48。使用2组每组128个尺寸为5×5×48的卷积核并作了边缘填充padding2卷积的步长为1. 则输出的FeatureMap为2组每组的大小为2727128. (272∗2−5)/1127
ReLU将卷积层输出的FeatureMap输入到ReLU函数中
池化运算的尺寸为3×3步长为2池化后图像的尺寸为(27−3)/2113输出为13×13×256
局部响应归一化使用k2,n5,α10−4,β0.75进行局部归一化输出的仍然为13×13×256输出分为2组每组的大小为13×13×128
3、卷积层C3
该层的处理流程是 卷积–ReLU
卷积输入是13×13×256使用2组共384尺寸为3×3×256的卷积核做了边缘填充padding1卷积的步长为1.则输出的FeatureMap为1313384
ReLU将卷积层输出的FeatureMap输入到ReLU函数中
4、卷积层C4
该层的处理流程是 卷积–ReLU
该层和C3类似。
卷积输入是13×13×384分为两组每组为13×13×192.使用2组每组192个尺寸为3×3×192的卷积核做了边缘填充padding1卷积的步长为1.则输出的FeatureMap为13×13 times384分为两组每组为13×13×192
ReLU将卷积层输出的FeatureMap输入到ReLU函数中
5、卷积层C5
该层处理流程为卷积–ReLU–池化
卷积输入为13×13×384分为两组每组为13×13×192。使用2组每组为128尺寸为3×3×192的卷积核做了边缘填充padding1卷积的步长为1.则输出的FeatureMap为13×13×256
ReLU将卷积层输出的FeatureMap输入到ReLU函数中
池化池化运算的尺寸为3×3步长为2池化后图像的尺寸为 (13−3)/216,即池化后的输出为6×6×256
6、全连接层FC6
该层的流程为卷积全连接 --ReLU --Dropout
卷积-全连接 输入为6×6×256,该层有4096个卷积核每个卷积核的大小为6×6×256。由于卷积核的尺寸刚好与待处理特征图输入的尺寸相同即卷积核中的每个系数只与特征图输入尺寸的一个像素值相乘一一对应因此该层被称为全连接层。由于卷积核与特征图的尺寸相同卷积运算后只有一个值因此卷积后的像素层尺寸为4096×1×1即有4096个神经元。
ReLU,这4096个运算结果通过ReLU激活函数生成4096个值
Dropout,抑制过拟合随机的断开某些神经元的连接或者是不激活某些神经元
7、全连接层FC7
流程为全连接–ReLU–Dropout
全连接输入为4096的向量
ReLU,这4096个运算结果通过ReLU激活函数生成4096个值
Dropout,抑制过拟合随机的断开某些神经元的连接或者是不激活某些神经元
8、输出层
第七层输出的4096个数据与第八层的1000个神经元进行全连接经过训练后输出1000个float型的值这就是预测结果。
AlexNet各层参数及其数量
卷积层的参数 卷积核的数量 * 卷积核 偏置
C1: 96个11×11×3的卷积核96×11×11×39634848
C2: 2组每组128个5×5×48的卷积核(128×5×5×48128)×2307456
C3: 384个3×3×256的卷积核3×3×256×384384885120
C4: 2组每组192个3×3×192的卷积核(3×3×192×192192)×2663936
C5: 2组每组128个3×3×192的卷积核(3×3×192×128128)×2442624
FC6: 4096个6×6×256的卷积核6×6×256×4096409637752832
FC7: 4096∗4096409616781312
output: 4096∗10004096000
卷积层 C2,C4,C5中的卷积核只和位于同一GPU的上一层的FeatureMap相连。从上面可以看出参数大多数集中在全连接层在卷积层由于权值共享权值参数较少。
模型框架形状结构
由于AlexNet是使用两块显卡进行训练的其网络结构的实际是分组进行的。并且在C2,C4,C5上其卷积核只和上一层的同一个GPU上的卷积核相连。 对于单显卡来说并不适用本文基于Keras的实现忽略其关于双显卡的的结构并且将局部归一化
关于数据集
实验采用的数据集是ImageNet。ImageNet是超过1500万个标记的高分辨率图像的数据集大约有22,000个类别。这些图像是从网上收集的并使用亚马逊的Mechanical Turk众包服务进行了标记。
从2010年开始举办ILSVRC比赛数据使用的是ImageNet的 一个子集每个类别大约有1000个图像总共有1000个类别。总共有大约120万个训练图像50000个验证图像以及150000个测试图像。ImageNet比赛给出两个错误率top-1和top-5top-5错误率是指你的模型预测的概率最高的5个类别中都不包含正确的类别。
ImageNet由可变分辨率的图像组成而神经网络输入维度是固定的。 因此我们将图像下采样到256×256的固定分辨率矩形图像我们首先重新缩放图像使短边长度为256然后从结果图像中裁剪出中心256×256的图片。 我们没有预先处理图像以任何其他方式我们在像素的原始RGB值上训练了我们的网络。
训练学习
该模型训练使用了随机梯度下降法每批图片有180张权重更新公式如下
其中i是迭代的索引v是动量0.9是动量参数ε是学习率0.0005是权重衰减系数在这里不仅起到正则化的作用而且减少了模型的训练误差。
所有的权重都采用均值为0方差为0.01的高斯分布进行初始化。第2,4,5卷积层和所有全连接层的偏置都初始化为1其他层的偏置初始化为0.学习率ε0.01所有层都使用这个学习率在训练过程中当错误率不在下降时将学习率除以10在终止训练之前减少3次我们把120万张图片训练了90遍总过花费了5到6天。
keras代码示例
class AlexNet:staticmethoddef build(width,height,depth,classes,reg0.0002):model Sequential()inputShape (height,width,depth)chanDim -1if K.image_data_format() channels_first:inputShape (depth,height,width)chanDim 1model.add(Conv2D(96,(11,11),strides(4,4),input_shapeinputShape,paddingsame,kernel_regularizerl2(reg)))model.add(Activation(relu))model.add(BatchNormalization(axischanDim))model.add(MaxPooling2D(pool_size(3,3),strides(2,2)))model.add(Dropout(0.25))model.add(Conv2D(256,(5,5),paddingsame,kernel_regularizerl2(reg)))model.add(Activation(relu))model.add(BatchNormalization(axischanDim))model.add(MaxPooling2D(pool_size(3,3),strides(2,2)))model.add(Dropout(0.25))model.add(Conv2D(384,(3,3),paddingsame,kernel_regularizerl2(reg)))model.add(Activation(relu))model.add(BatchNormalization(axischanDim))model.add(Conv2D(384,(3,3),paddingsame,kernel_regularizerl2(reg)))model.add(Activation(relu))model.add(BatchNormalization(axischanDim))model.add(Conv2D(256,(3,3),paddingsame,kernel_regularizerl2(reg)))model.add(MaxPooling2D(pool_size(3,3),strides(2,2)))model.add(Dropout(0.25))model.add(Flatten())model.add(Dense(4096,kernel_regularizerl2(reg)))model.add(Activation(relu))model.add(BatchNormalization())model.add(Dropout(0.25))model.add(Dense(4096,kernel_regularizerl2(reg)))model.add(Activation(relu))model.add(BatchNormalization())model.add(Dropout(0.25))model.add(Dense(classes,kernel_regularizerl2(reg)))model.add(Activation(softmax))return model参考: https://blog.csdn.net/lcczzu/article/details/91991725 https://www.cnblogs.com/wangguchangqing/p/10333370.html https://www.cnblogs.com/zyly/p/8781224.html https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/72847422
