[人工智能]简单实现 AlexNet

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1 理论

AlexNet是一个8层的深度卷积网络，主要应用于图像。

文章创新点：

1. 针对数据过少，提出了扩增方法，对图片裁剪/翻转等
2. 对于激活函数，采用ReLU代替Sigmoid，克服Sigmoid函数在接近0和1时难以训练的问题
3. 针对网络过拟合，提出Dropout
4. 对于模型结构，改变了卷积核大小/网络层数/步长等

模型结构：5层卷积，第一层卷积核为$11?11$、第二层为$5?5$之外，其余三层均为$3?3$。

AlexNet

具体结构：

第一层：卷积层

卷积核大小$11?11$，输入通道数根据输入图像而定，输出通道数为96，步长为4。

池化层窗口大小为$3?3$，步长为2。

第二层：卷积层

卷积核大小$5?5$，输入通道数为96，输出通道数为256，步长为2。

池化层窗口大小为$3?3$，步长为2。

第三层：卷积层

卷积核大小$3?3$，输入通道数为256，输出通道数为384，步长为1。

第四层：卷积层

卷积核大小$3?3$，输入通道数为384，输出通道数为384，步长为1。

第五层：卷积层

卷积核大小$3?3$，输入通道数为384，输出通道数为256，步长为1。

池化层窗口大小为$3?3$，步长为2。

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。

第七层：全连接层

输入大小为4096，输出大小为4096。

Dropout概率为0.5。

第八层：全连接层

输入大小为4096，输出大小为分类数。

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。

2 实践

# ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
import torch.nn as nn
import torch

class AlexNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_channel, n_classes):
        super(AlexNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Sequential(
            # transforming (bsize x 1 x 224 x 224) to (bsize x 96 x 54 x 54)
            # From floor((n_h - k_s + p + s)/s), floor((224 - 11 + 3 + 4) / 4) => floor(219/4) => floor(55.5) => 55
            nn.Conv2d(input_channel, 96, kernel_size=11, stride=4, padding=3),  # (batch_size * 96 * 55 * 55)
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2))  # (batch_size * 96 * 27 * 27)
        self.conv2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(96, 256, kernel_size=5, padding=2),  # (batch_size * 256 * 27 * 27)
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2))  # (batch_size * 256 * 13 * 13)
        self.conv3 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(256, 384, kernel_size=3, padding=1),  # (batch_size * 384 * 13 * 13)
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(384, 384, kernel_size=3, padding=1),  # (batch_size * 384 * 13 * 13)
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1),  # (batch_size * 256 * 13 * 13)
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),  # (batch_size * 256 * 6 * 6)
            nn.Flatten())
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096),  # (batch_size * 4096)
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(p=0.5),
            nn.Linear(4096, 4096),  # (batch_size * 4096)
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(p=0.5),
            nn.Linear(4096, n_classes))  # (batch_size * 10)

        self.conv1.apply(self.init_weights)
        self.conv2.apply(self.init_weights)
        self.conv3.apply(self.init_weights)
        self.fc.apply(self.init_weights)

    def init_weights(self, layer):
        if type(layer) == nn.Linear or type(layer) == nn.Conv2d:
            nn.init.xavier_uniform_(layer.weight)

    def forward(self, x):
        out = self.conv1(x)
        out = self.conv2(out)
        out = self.conv3(out)
        out = self.fc(out)
        return out


if __name__ == '__main__':
    data = torch.randn(size=(16, 3, 224, 224))
    model = AlexNet(input_channel=3, n_classes=10)
    classes = model(data)
    print(classes.size())  # (16,10)

参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/86447716