PyTorch深度学习实战 | 典型卷积神经网络

╰半橙微兮° 2024-03-24 06:02 10阅读 0赞

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在深度学习的发展过程中，出现了很多经典的卷积神经网络，它们对深度学习的学术研究和工业生产都起到了巨大的促进作用，如VGG、ResNet、Inception和DenseNet等，很多投入实用的卷积神经都是在它们的基础上进行改进的。初学者应从试验开始，通过阅读论文和实现代码（tensorflow.keras.applications包中实现了很多有影响力的神经网络模型的源代码）来全面了解它们。下文简要讨论两个有代表性的卷积神经网络，它们都是卷积层、池化层、全连接层等的不同组合。

## **01、VGG-16，VGG-19** ##

VGG-16\[32\]是牛津大学的Visual Geometry Group在2015年发布的共16层的卷积神经网络，有约1.38亿个网络参数。该网络常被初学者用来学习和体验卷积神经网络。

VGG-16模型是针对ImageNet挑战赛设计的，该挑战赛的数据集为ILSVRC-2012图像分类数据集。ILSVRC-2012图像分类数据集的训练集有总共有1281167张图片，分为1000个类别，它的验证集有50000张图片样本，每个类别50个样本。

ILSVRC-2012图像分类数据集是2009年开始创建的ImageNet图像数据集的一部分。基于该图像数据集举办了具有很大影响力的ImageNet挑战赛，很多新模型就是在该挑战赛上发布的。

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图 1 VGG-16模型的网络结构

VGG-16模型的网络结构如图1所示，从左侧输入大小为224×224×3的彩色图片，在右侧输出该图片的分类。

输入层之后，先是2个大小为3×3、卷积核数为64、步长为1、零填充的卷积层，此时的数据维度大小为224×224×64，在水平方向被拉长了。

然后是1个大小为2×2的最大池化层，将数据的维度降为112×112×64，再经过2个大小为3×3、卷积核数为128、步长为1、零填充的卷积层，再一次在水平方向上被拉长，变为112×112×128。

然后是1个大小为2×2的最大池化层，和3个大小为3×3、卷积核数为256、步长为1、零填充的卷积层，数据维度变为56×56×256。

然后是1个大小为2×2的最大池化层，和3个大小为3×3、卷积核数为512、步长为1、零填充的卷积层，数据维度变为28×28×512。

然后是1个大小为2×2的最大池化层，和3个大小为3×3、卷积核数为512、步长为1、零填充的卷积层，数据维度变为14×14×512。

然后是1个大小为2×2的最大池化层，数据维度变为7×7×512。

然后是1个Flatten层将数据拉平。

最后是3个全连接层，节点数分别为4096、4096和1000。

除最后一层全连接层采用Softmax激活函数外，所有卷积层和全连接层都采用relu激活函数。

从上面网络结构可见，经过卷积层，通道数量不断增加，而经过池化层，数据的长度和宽度不断减少。

Visual Geometry Group后又发布了19层的VGG-19模型。

TensorFlow实现了VGG-16模型和VGG-19模型 。TensorFlow还提供了用ILSVRC-2012-CLS图像分类数据集预先训练好的VGG-16和VGG-19模型，下面给出一个用预先训练好的模型来识别一幅图片（图2）的例子。

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图2 试验用的小狗照片

**代码清单1 VGG-19预训练模型应用（vgg19\_app.py）**

1.  import tensorflow.keras.applications.vgg19 as vgg19
    2.  import tensorflow.keras.preprocessing.image as imagepre
    3.  
    4.  # 加载预训练模型
    5.  model = vgg19.VGG19(weights='E:\\MLDatas\\vgg19_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels.h5', include_top=True) # 加载预先下载的模型
    6.  # 加载图片并转换为合适的数据形式
    7.  image = imagepre.load_img('116.jpg', target_size=(224, 224))
    8.  imagedata = imagepre.img_to_array(image)
    9.  imagedata = imagedata.reshape((1,) + imagedata.shape)
    10.  
    11.  imagedata = vgg19.preprocess_input(imagedata)
    12.  prediction = model.predict(imagedata) # 分类预测
    13.  results = vgg19.decode_predictions(prediction, top=3)
    14.  print(results)
    15.  #[[('n02113624', 'toy_poodle', 0.6034094), ('n02113712', 'miniature_poodle', 0.34426507), ('n02113799', 'standard_poodle', 0.0124355545)]]

可见，图片为toy poodle的概率最大，为0.6。

## **02、残差网络** ##

随着网络层次的加深，训练集的损失函数可能会呈现出先下降再上升的现象，称为网络退化（degradation）现象。残差网络（ResNet）\[33\]提出了抑制梯度消散、网络退化来加速训练收敛的方法，克服了层数多导致的收敛慢、甚至无法收敛的问题，使网络的层数得以增加。

残差单元是残差网络的基本组成部分，它的特点是有一条跨层的短接。图3示例了一个残差单元。该单元有两条传递路径，除了常规的卷积、批标准化、激活处理路径外，还有一条跨层的直接传递路径。

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图3 残差单元示例

残差网络一般要由很多残差单元首尾连接而成。残差网络的思想是通过跨层的短接，在误差反向传播时，去掉不变的主体部分，从而突出微小的变化，使得网络对误差更加敏感。通过短接还使得误差消散问题得到了较好的解决。试验结果证明残差网络具有良好的学习效果。

图3所示残差单元在TensorFlow框架下的实现见代码清单2，其中第28行是将两条处理路径传来的数据相加。该代码来自tensorflow.keras.applications包，该包包含了许多经典模型的实现代码，值得读者仔细分析。

**代码清单 2残差单元\[1\]**

1.  def block1(x, filters, kernel_size=3, stride=1, conv_shortcut=True, name=None):
    2.     bn_axis = 3 if backend.image_data_format() == 'channels_last' else 1
    3.    if conv_shortcut:
    4.      shortcut = layers.Conv2D(
    5.          4 * filters, 1, strides=stride, name=name + '_0_conv')(
    6.              x)
    7.      shortcut = layers.BatchNormalization(
    8.          axis=bn_axis, epsilon=1.001e-5, name=name + '_0_bn')(
    9.              shortcut)
    10.    else:
    11.      shortcut = x
    12.    x = layers.Conv2D(filters, 1, strides=stride, name=name + '_1_conv')(x)
    13.    x = layers.BatchNormalization(
    14.        axis=bn_axis, epsilon=1.001e-5, name=name + '_1_bn')(
    15.            x)
    16.    x = layers.Activation('relu', name=name + '_1_relu')(x)
    17.    x = layers.Conv2D(
    18.        filters, kernel_size, padding='SAME', name=name + '_2_conv')(
    19.            x)
    20.    x = layers.BatchNormalization(
    21.        axis=bn_axis, epsilon=1.001e-5, name=name + '_2_bn')(
    22.            x)
    23.    x = layers.Activation('relu', name=name + '_2_relu')(x)
    24.    x = layers.Conv2D(4 * filters, 1, name=name + '_3_conv')(x)
    25.    x = layers.BatchNormalization(
    26.        axis=bn_axis, epsilon=1.001e-5, name=name + '_3_bn')(
    27.            x)
    28.    x = layers.Add(name=name + '_add')([shortcut, x])
    29.    x = layers.Activation('relu', name=name + '_out')(x)
    30.    return x

## 03、源码展示 ##

链接: [https://pan.baidu.com/s/1kG88Z39otL7GrVhiSOJlqA?pwd=6yb8][https_pan.baidu.com_s_1kG88Z39otL7GrVhiSOJlqA_pwd_6yb8] 提取码: 6yb8

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