2012年，Hinton的学生Alex Krizhevsky提出了深度卷积神经网络模型AlexNet，它可以算是LeNet的一种更深更宽的版本。AlexNet以显著的优势赢得了竞争激烈的ILSVRC 2012比赛，top-5的错误率降低至了16.4%，远远领先第二名的26.2%的成绩。AlexNet的出现意义非常重大，它证明了CNN在复杂模型下的有效性，而且使用GPU使得训练在可接受的时间范围内得到结果，让CNN和GPU都大火了一把。AlexNet可以说是神经网络在低谷期后的第一次发声，确立了深度学习（深度卷积网络）在计算机视觉的统治地位，同时也推动了深度学习在语音识别、自然语言处理、强化学习等领域的拓展。
模型结构
整个AlexNet前5层为卷积层，后3个为全连接层，其中最后一层是1000类输出的Softmax分类输出层。LRN层在第1个及第2个卷积层之后，Max pooling层在两个LRN层之后和最后一个卷积层之后。ReLU激活函数跟在5个卷积层和2个全连接层后面（最后输出层没有）。
因为AlexNet训练时使用了两块GPU，因此这个结构图中不少组件都被拆为了两部分。现在我们GPU的显存足够大可以放下全部模型参数，因此只考虑一块GPU的情况。
AlexNet中包含的新技术点
成功使用ReLU作为CNN的激活函数，并验证了在较深的网络中其效果超过了Sigmoid，成功解决了Sigmoid在网络较深时的梯度消失问题。虽然ReLU在很久之前就被提出来了，但AlexNet的出现才将其发扬光大。
网络中加入了Dropout层，训练时使用Dropout随机杀死（忽略）一部分神经元，以避免模型过拟合。（AlexNet通过实践证实了Dropout的效果，关于Dropout有单独的论文论述。）
池化层使用Max pooling，此前CNN普遍使用平均池化，最大池化避免了平均池化的模糊化效果。且提出让步长小于池化核的尺寸，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。
提出了LRN层（Local Response Normalization），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的相对更大，并抑制其它反馈较小的神经元，增强了模型的泛化能力。
使用CUDA加速深度神经网络的训练，利用GPU强大的并行计算能力，处理神经网络训练时大量的矩阵运算。（当时Alex使用的是两块GTX 580，单个GPU只有3GB显存，限制了可训练的网络的最大规模。因此他将AlexNet分布在两个GPU上，每个GPU的显存中储存一半的神经元的参数。现在GTX 1080Ti都出来了，硬件发展的还是比较快的，这也是深度学习能飞速发展的重要原因之一吧）
数据增强。随机地从256*256的原始图像中截取224*224大小的区域（以及水平翻转的镜像），相当于增加了(（256-224）^2)*2=2048倍的数据量。如果没有数据增强，仅靠原始数据的数据量，参数众多的CNN会陷入过拟合中，进行数据增强后可以大大减轻过拟合，提升模型的泛化能力。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个图片，对它们进行预测并对求10次结果求均值。同时，AlexNet论文中提到了会对图像的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，增加了一些噪声，这个Trick可以让错误率再下降1%。
AlexNet每层的超参数
其中，
Input：图片尺寸224*224
Conv1：卷积核11*11，步长4，96个filter（卷积核尺寸较大）
ReLU
LRN1
Max pooling1：3*3，步长2
Conv2：卷积核5*5，步长1，256个filter
ReLU
LRN2
Max pooling2：3*3，步长2
Conv3：卷积核3*3，步长1，384个filter
ReLU
Conv4：卷积核3*3，步长1，384个filter
ReLU
Conv5：卷积核3*3，步长1，256个filter
ReLU
Max pooling3：3*3，步长2
FC1：4096
ReLU
FC2：4096
ReLU
FC3（Output）：1000
对AlexNet使用MNIST数据集
代码如下：
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from datetime import datetimeimport timeimport tensorflow as tfimport input_datamnist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True)print("MNIST READY")# 定义网络参数n_input = 784 # 输入的维度n_output = 10 # 标签的维度learning_rate = 0.001dropout = 0.75# 定义函数print_activations来显示网络每一层结构，展示每一个卷积层或池化层输出tensor的尺寸def print_activations(t): print(t.op.name, '', t.get_shape().as_list())# 定义卷积操作def conv2d(input, w, b): return tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(tf.nn.conv2d(input, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME'), b)) # 参数分别指定了卷积核的尺寸、多少个channel、filter的个数即产生特征图的个数 # 步长为1，即扫描全图像素,[1, 1, 1, 1]分别代表batch_size、h、w、c的stride# 定义池化操作def max_pool(input): return tf.nn.max_pool(input, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') # padding有两种选择：'SAME'（窗口滑动时，像素不够会自动补0）或'VALID'（不够就跳过）两种选择# 定义全连接操作def fc(input, w, b): return tf.nn.relu(tf.add(tf.matmul(input, w), b)) # w*x+b，再通过非线性激活函数relu# 定义网络结构def alex_net(_input, _weights, _biases, _keep_prob): _input_r = tf.reshape(_input, [-1, 28, 28, 1]) # 对图像做一个预处理，转换为tf支持的格式，即[n, h, w, c],-1是确定好其它3维后，让tf去推断剩下的1维 with tf.name_scope('conv1'): _conv1 = conv2d(_input_r, _weights['wc1'], _biases['bc1']) print_activations(_conv1) # 将这一层最后输出的tensor conv1的结构打印出来 # # 这里参数基本都是AlexNet论文中的推荐值，但目前其他经典卷积神经网络模型基本都放弃了LRN（主要是效果不明显）， # # 并且使用LRN也会让前馈、反馈的速度大大下降（整体速度降到1/3） # with tf.name_scope('_lrn1'): # _lrn1 = tf.nn.lrn(_conv1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9, beta=0.75) with tf.name_scope('pool1'): _pool1 = max_pool(_conv1) print_activations(_pool1) with tf.name_scope('conv2'): _conv2 = conv2d(_pool1, _weights['wc2'], _biases['bc2']) print_activations(_conv2) # with tf.name_scope('_lrn2'): # _lrn2 = tf.nn.lrn(_conv2, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9, beta=0.75) with tf.name_scope('pool2'): _pool2 = max_pool(_conv2) print_activations(_pool2) with tf.name_scope('conv3'): _conv3 = conv2d(_pool2, _weights['wc3'], _biases['bc3']) print_activations(_conv3) with tf.name_scope('conv4'): _conv4 = conv2d(_conv3, _weights['wc4'], _biases['bc4']) print_activations(_conv4) with tf.name_scope('conv5'): _conv5 = conv2d(_conv4, _weights['wc5'], _biases['bc5']) print_activations(_conv5) with tf.name_scope('pool3'): _pool3 = max_pool(_conv5) print_activations(_pool3) _densel = tf.reshape(_pool3, [-1, _weights['wd1'].get_shape().as_list()[0]]) # 定义全连接层的输入，把pool2的输出做一个reshape，变为向量的形式 # pool_shape = _pool3.get_shape().as_list() # nodes = pool_shape[1] * pool_shape[2] * pool_shape[3] with tf.name_scope('fc1'): _fc1 = fc(_densel, _weights['wd1'], _biases['bd1']) _fc1_drop = tf.nn.dropout(_fc1, _keep_prob) # 为了减轻过拟合，使用Dropout层 print_activations(_fc1_drop) with tf.name_scope('fc2'): _fc2 = fc(_fc1_drop, _weights['wd2'], _biases['bd2']) _fc2_drop = tf.nn.dropout(_fc2, _keep_prob) print_activations(_fc2_drop) with tf.name_scope('out'): _out = tf.add(tf.matmul(_fc2_drop, _weights['wd3']), _biases['bd3']) print_activations(_out) return _outprint("CNN READY")x = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_input]) # 用placeholder先占地方，样本个数不确定为Noney = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_output]) # 用placeholder先占地方，样本个数不确定为Nonekeep_prob = tf.placeholder(tf.float32)# 存储所有的网络参数weights = { # 使用截断的正态分布（标准差0.1）初始化卷积核的参数kernel，卷积核大小为3*3，channel为1，个数64 'wc1': tf.Variable(tf.truncated_normal([3, 3, 1, 64], dtype=tf.float32, stddev=0.1), name='weights1'), 'wc2': tf.Variable(tf.truncated_normal([3, 3, 64, 128], dtype=tf.float32, stddev=0.1), name='weights2'), 'wc3': tf.Variable(tf.truncated_normal([3, 3, 128, 256], dtype=tf.float32, stddev=0.1), name='weights3'), 'wc4': tf.Variable(tf.truncated_normal([3, 3, 256, 256], dtype=tf.float32, stddev=0.1), name='weights4'), 'wc5': tf.Variable(tf.truncated_normal([3, 3, 256, 128], dtype=tf.float32, stddev=0.1), name='weights5'), 'wd1': tf.Variable(tf.truncated_normal([4*4*128, 1024], dtype=tf.float32, stddev=0.1), name='weights_fc1'), 'wd2': tf.Variable(tf.random_normal([1024, 1024], dtype=tf.float32, stddev=0.1), name='weights_fc2'), 'wd3': tf.Variable(tf.random_normal([1024, n_output], dtype=tf.float32, stddev=0.1), name='weights_output')}biases = { 'bc1': tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[64], dtype=tf.float32), trainable=True, name='biases1'), 'bc2': tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[128], dtype=tf.float32), trainable=True, name='biases2'), 'bc3': tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[256], dtype=tf.float32), trainable=True, name='biases3'), 'bc4': tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[256], dtype=tf.float32), trainable=True, name='biases4'), 'bc5': tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[128], dtype=tf.float32), trainable=True, name='biases5'), 'bd1': tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[1024], dtype=tf.float32), trainable=True, name='biases_fc1'), 'bd2': tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[1024], dtype=tf.float32), trainable=True, name='biases_fc2'), 'bd3': tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[n_output], dtype=tf.float32), trainable=True, name='biases_output')}pred = alex_net(x, weights, biases, keep_prob) # 前向传播的预测值cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(pred, y)) # 交叉熵损失函数，参数分别为预测值_pred和实际label值y，reduce_mean为求平均lossoptm = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost) # 梯度下降优化器corr = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1)) # tf.equal()对比预测值的索引和实际label的索引是否一样，一样返回True，不一样返回Falseaccuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(corr, tf.float32)) # 将pred即True或False转换为1或0,并对所有的判断结果求均值# 初始化所有参数init = tf.global_variables_initializer()print("FUNCTIONS READY")# 上面神经网络结构定义好之后，下面定义一些超参数training_epochs = 1000 # 所有样本迭代1000次batch_size = 1 # 每进行一次迭代选择50个样本display_step = 10sess = tf.Session() # 定义一个Sessionsess.run(init) # 在sess里run一下初始化操作for epoch in range(training_epochs): avg_cost = 0. total_batch = int(mnist.train.num_examples/batch_size) start_time = time.time() for i in range(total_batch): batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size) # 逐个batch的去取数据 # 获取批数据 sess.run(optm, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob:dropout}) avg_cost += sess.run(cost, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob:1.0})/total_batch if epoch % display_step == 0: train_accuracy = sess.run(accuracy, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: 1.0}) test_accuracy = sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels, keep_prob:1.0}) print("Epoch: %03d/%03d cost: %.9f TRAIN ACCURACY: %.3f TEST ACCURACY: %.3f" % (epoch, training_epochs, avg_cost, train_accuracy, test_accuracy)) # 计算每轮迭代的平均耗时mn和标准差sd，并显示 duration = time.time() - start_time print('%s: step %d, duration = %.3f' % (datetime.now(), epoch, duration))print("DONE") |
本文参考《TensorFlow实战》黄文坚 唐源 著
以上就是TensorFlow卷积神经网络AlexNet实现示例详解的详细内容，更多关于TensorFlow卷积神经网络AlexNet的资料请关注服务器之家其它相关文章！
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