动手学深度学习14:NiN
LeNet、AlexNet和VGG都有一个共同的设计模式:通过一系列的卷积层与汇聚层来提取空间结构特征;然后通过全连接层对特征的表征进行处理。
AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于如何扩大和加深这两个模块。 或者,可以想象在这个过程的早期使用全连接层。然而,如果使用了全连接层,可能会完全放弃表征的空间结构。
网络中的网络(NiN)提供了一个非常简单的解决方案:在每个像素的通道上分别使用多层感知机
NiN块
NiN的想法是在每个像素位置(针对每个高度和宽度)应用一个全连接层。 如果我们将权重连接到每个空间位置,我们可以将其视为1×11×1卷积层,或作为在每个像素位置上独立作用的全连接层。 从另一个角度看,即将空间维度中的每个像素视为单个样本,将通道维度视为不同特征(feature)。
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
def nin_block(in_channels, out_channels, kernel_size, strides, padding):
return nn.Sequential(
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, strides, padding),
nn.ReLU(),
nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=1), nn.ReLU(),
nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=1), nn.ReLU())
NiN和AlexNet之间的一个显著区别是NiN完全取消了全连接层。 相反,NiN使用一个NiN块,其输出通道数等于标签类别的数量。最后放一个全局平均汇聚层(global average pooling layer),生成一个对数几率 (logits)。NiN设计的一个优点是,它显著减少了模型所需参数的数量。然而,在实践中,这种设计有时会增加训练模型的时间。
net = nn.Sequential(
nin_block(1, 96, kernel_size=11, strides=4, padding=0),
nn.MaxPool2d(3, stride=2),
nin_block(96, 256, kernel_size=5, strides=1, padding=2),
nn.MaxPool2d(3, stride=2),
nin_block(256, 384, kernel_size=3, strides=1, padding=1),
nn.MaxPool2d(3, stride=2),
nn.Dropout(0.5),
# 标签类别数是10
nin_block(384, 10, kernel_size=3, strides=1, padding=1),
nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),
# 将四维的输出转成二维的输出,其形状为(批量大小,10)
nn.Flatten())
输出形状
训练
lr, num_epochs, batch_size = 0.1, 10, 128
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224)
d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())
训练结果
小结
- NiN使用由一个卷积层和多个1×1卷积层组成的块。该块可以在卷积神经网络中使用,以允许更多的每像素非线性。
- NiN去除了容易造成过拟合的全连接层,将它们替换为全局平均汇聚层(即在所有位置上进行求和)。该汇聚层通道数量为所需的输出数量(例如,Fashion-MNIST的输出为10)。
- 移除全连接层可减少过拟合,同时显著减少NiN的参数。
- NiN的设计影响了许多后续卷积神经网络的设计。