本专栏介绍基于深度学习进行图像识别的经典和前沿模型，将持续更新，包括不仅限于：AlexNet， ZFNet，VGG，GoogLeNet，ResNet，DenseNet，SENet，MobileNet，ShuffleNet，EifficientNet，Vision Transformer，Swin Transformer，Visual Attention Network，ConvNeXt， MLP-Mixer，As-MLP，ConvMixer，MetaFormer
AlexNet 文章目录
前言一、AlexNet理论1. 激活函数：ReLU2. 随机失活：Dropout3. 数据扩充：Data augmentation4. 多GPU实现 : Distributed training5. 局部响应归一化 : LRN
二、 AlexNet代码2.1 Introduction2.2 Dataset And Project2.3 基于pytorch的模型搭建代码2.4 基于pytorch的模型训练代码2.5 基于pytorch的模型推理代码
小结
前言
2012年，Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever在多伦多大学Geoff Hinton带领的实验室设计出了一个深层的卷积神经网络，即AlexNet。该网络在2012年的ImageNet LSVRC比赛中获得冠军，准确率远超第二名（错误率为15.3%，第二名为26.2%），引起了巨大轰动。AlexNet模型可以说是一个具有历史意义的网络结构，在此之前，深度学习已经沉寂了将近20年。自2012年AlexNet问世以来，后续的ImageNet冠军都是通过使用卷积神经网络（CNN）获得的，并且网络结构也越来越深，使得CNN成为计算机视觉领域的核心算法模型。在未来的20年中，CNN在计算机视觉领域的地位始终是统治性的，可以说AlexNet引发了深度学习的大爆发。 由于Alex Krizhevsky团队并没有为自己的网络命名，后人为了方便将这个网络模型称为AlexNet。同学们如果不想让别人随意给自己的网络取名字，在写论文时应该为自己的网络取个名字。
论文名称：Imagenet classification with deep convolutional neural networks 论文下载链接：https://proceedings.neurips.cc/paper/2012/file/c399862d3b9d6b76c8436e924a68c45b-Paper.pdf pytorch代码实现：https://github.com/Arwin-Yu/Deep-Learning-Classification-Models-Based-CNN-or-Attention 创作不易，引用或转载请标明出处。
一、AlexNet理论
AlexNet其实跟LeNet很像很像(LeNet传送门)，几乎可以说是LeNet的升级版，都是有卷积和全连接组成。AlexNet之所以能够成功，跟这个模型设计的特点有关，主要有：
使用了非线性激活函数：ReLU随机失活：Dropout数据扩充：Data augmentation其他：多GPU实现，LRN归一化层的使用
1. 激活函数：ReLU
传统的神经网络普遍使用Sigmoid或者tanh等非线性函数作为激励函数，然而它们容易出现梯度弥散或梯度饱和的情况。以Sigmoid函数为例，如下图所示，当输入的值非常大或者非常小的时候，值域的变化范围非常小，使得这些神经元的梯度值接近于0（梯度饱和现象）。由于神经网络的计算本质上是矩阵的连乘，一些近乎于0的值在连乘计算中会越来越小，导致网络训练中梯度更新的弥散现象，即梯度消失。
但是relu不存在这个缺陷，它在第一象限近似函数：y=x，不会出现值域变化小的问题。relu函数直到现在也是学术界和工业界公认的最好用的激活函数之一，在各个不同领域不同模型下的使用非常之多。
其实，对于relu函数的设计思想我们可以寻求一个生物学解释，大家回忆一下初中的一个生物实验：生物学家们用电流刺激青蛙的大腿肌肉，当电流强度不够强时，肌肉组织不反应（即relu函数在x<0时，输出恒等于0的表现）；当电流强度到达一定的阈值，肌肉组织开始抽搐，且电流强度越大，抽搐反应越强（即relu函数在x>0时，输出为y=x的表现）。本质上，这是一种非线性的体现。
2. 随机失活：Dropout
引入Dropout主要是为了防止网络在训练过程中出现的过拟合现象。过拟合现象出现的原因有两方面：1.数据集太小。 2.模型太复杂。至于产生过拟合的原因我们可以类别生活中的一个场景去解释：
高三的时候，老师出了一套题库给大家做联系，并说期末考试的题就是从题库中抽出来的。但是，这个题库的题量非常少，且都是选择题，那么这时候想要期末考高分的最快捷方法是什么呢？其实并不是把每道题都理解，都学会，而是单纯的背答案！
所以模型也是一样的，当数据太小时，模型就不会去学习数据中的相关性，不会尝试去理解数据，提取特征。最便捷的一种方式是把数据集中的所有数据强行记忆下来，这就叫过拟合。可以想象，一个过拟合的模型是没有举一反三的能力的，即对数据的泛化能力太差，只能对训练数据集中的数据做很好的处理，一旦换一批新的类似数据，模型的处理能力会很差。
那如何解决呢？两个方案：1.提升数据集容量，让模型难以记忆所有的数据，这时候它就会尝试学习数据，理解数据了，因为相较于记忆所有数据，这是种更容易的解决方案。 2.把模型变的简单些，我们想：之所以高三的学生会选择背答案，其实是因为高三的学生比较聪明，如果换个小学生来，他八成是想不到背答案的。因此模型也是一样的，模型会选择记忆数据一方面是因为模型太复杂，他有能力去记忆所有数据。当我们降低模型的复杂度时，他就不会出现过拟合现象。总之，过拟合的本质是数据集与模型在复杂度上不匹配。
在神经网络中Dropout是通过降低模型复杂度来防止过拟合现象的，对于某一层的神经元，通过一定的概率将某些神经元的计算结果乘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。
3. 数据扩充：Data augmentation
由于神经网络算法是基于数据驱动的，因此，有一种观点认为神经网络是靠数据喂出来的，如果能够增加训练数据，提供海量数据进行训练，则能够有效提升算法的准确率，因为这样可以避免过拟合，从而可以进一步增大、加深网络结构。而当训练数据有限时，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。 其中，最简单、通用的图像数据变形的方式：水平翻转图像，从原始图像中随机裁剪、平移变换，颜色、光照变换，如下图所示：
数据增广确实是提升模型的有效手段，而且最近的增广方式也不仅限于这种随即裁剪，也可以使用生成对抗网络进行图像生成来达到图像增广的目的。
4. 多GPU实现 : Distributed training
AlexNet当时使用了GTX580的GPU进行训练，由于单个GTX 580 GPU只有3GB内存，这限制了在其上训练的网络的最大规模，因此他们将模型拆成两部分，分别放进两个GPU硬件中进行训练，在训练过程中会通过交换feature maps进行两个硬件中子网络的信息交流，大大加快了AlexNet的训练速度。当时其实纯属硬件设备限制的无奈之举，但是，现在看来，这种拆成两组的训练方式跟现代的一种卷积变体非常非常类似：组卷积（group convolution）。个人认为，这也AelxNet效果好的一个主要原因，不过作者当时并没有发现，也算是无心插柳柳成荫了。
5. 局部响应归一化 : LRN
全局响应归一化（Local Response Normalization，LRN）技术主要用于提高深度学习训练的准确性。一般来说，LRN是在激活和池化之后进行的一种处理方法。这个归一化技术最早是在AlexNet模型中被提出的。通过实验确实证明它可以提高模型的泛化能力，但是提升的能力有限。后来这种方法逐渐被弃用，有些人甚至认为它是一个“伪命题”，因此备受争议。如今，Batch Normalization已经成为了局部归一化的主流替代方法。
下面简要介绍一下局部归一化的灵感来源：LRN 的基本思想是模拟侧抑制效应，该效应是生物神经系统的一种现象，即一个活跃的神经元会抑制其邻近神经元的活跃度。在 CNN 中，这通常通过在每个小批量样本上沿深度维度进行归一化实现。也就是说，一个特定的神经元的输出将被它的 “邻居” 神经元的活跃度所规范化。
具体地，LRN 层会考虑每个神经元的 n 个相邻神经元，并计算其平方和。然后，原始神经元的激活值将被规范化，即除以一个值，这个值等于（常数 k 加上原始平方和乘以常数 α）的 β 次幂。在这里，k、n、α 和 β 是 LRN 层的超参数。
实验总结：由于LRN模仿生物神经系统的侧抑制机制，对局部神经元的活动创建竞争机制，从而使响应较大的值更大，提高了模型的泛化能力。在ImageNet实验中，深度学习之父Hinton等人使用LRN技术分别提升了模型1.4%和1.2%的准确率。然而，随后的研究并不太认可这项技术，以至于它至今仍然是一个争议性的技术，很少被使用。
二、 AlexNet代码
2.1 Introduction
完整的项目代码详见我的GitHub： 完整代码链接，完整的项目包含了自AelxNet以来经典的深度学习分类模型，大部分模型是基于卷积神经网络的，也有一部分是基于注意力机制的。 在项目目录中，模型的搭建代码在classic_models文件夹中；所有的模型训练代码是共用的，有三个版本：
train_sample.py是最简单的实现，必须掌握，以下版本看个人能力和需求。train.py是升级版的实现，具体改进的地方见train.py脚本中的注释。train_distrubuted.py支持多gpu分布式训练。
最后，test.py是推理脚本，用于使用训练好的模型。dataload中是数据集加载代码；utils是封装的功能包，包括学习策略，训练和验证，分布式初始化，可视化等等。建议先学习掌握classic_models，train_sample.py和test.py这三部分。
2.2 Dataset And Project
本项目是使用python语言基于pytorch深度学习框架编写的。
默认的数据集是花朵数据集，此数据集包含五种不同种类的花朵图像，用于训练的图像有3306张，用于验证的图像有364张。下载链接如下：https://pan.baidu.com/s/1EhPMVLOQlLNN55ndrLbh4Q 提取码：7799 。
下载完成后，记得在训练和推理代码中，将数据集加载的路径修改成自己电脑中下载存储的路径。
数据集图像展示如下：
开启模型的训练只需要在IDE中执行train_sample.py脚本即可；或者在终端执行命令行python train_sample.py 训练的log打印示例如下：
将训练好的模型用于推理，给一张向日葵的图像，模型的输出结果示例结果如下：
2.3 基于pytorch的模型搭建代码
import torch.nn as nn
import torch
class AlexNet(nn.Module):
def __init__(self, num_classes=1000, init_weights=False):
super(AlexNet, self).__init__()
self.features = nn.Sequential(
nn.Conv2d(3, 96, kernel_size=11, stride=4, padding=2), # input[3, 224, 224] output[96, 55, 55]
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), # output[96, 27, 27]
nn.Conv2d(96, 256, kernel_size=5, padding=2), # output[256, 27, 27]
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), # output[256, 13, 13]
nn.Conv2d(256, 384, kernel_size=3, padding=1), # output[384, 13, 13]
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(384, 384, kernel_size=3, padding=1), # output[384, 13, 13]
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), # output[256, 13, 13]
nn.ReLU(inplace=True),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2), # output[256, 6, 6]
)
self.classifier = nn.Sequential(
nn.Dropout(p=0.5),
nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Dropout(p=0.5),
nn.Linear(4096, 4096),
nn.ReLU(inplace=True),
nn.Linear(4096, num_classes),
)
if init_weights:
self._initialize_weights()
def forward(self, x):
x = self.features(x)
x = torch.flatten(x, start_dim=1)
x = self.classifier(x)
return x
def _initialize_weights(self):
for m in self.modules():
if isinstance(m, nn.Conv2d):
nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode='fan_out', nonlinearity='relu')
if m.bias is not None:
nn.init.constant_(m.bias, 0)
elif isinstance(m, nn.Linear):
nn.init.normal_(m.weight, 0, 0.01)
nn.init.constant_(m.bias, 0)
def alexnet(num_classes):
model = AlexNet(num_classes=num_classes)
return model
2.4 基于pytorch的模型训练代码
完整的项目代码详见我的GitHub： 完整代码链接
import os
import sys
import json
import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import transforms, datasets
import torch.optim as optim
from tqdm import tqdm
from classic_models.alexnet import AlexNet
def main():
# 判断可用设备
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print("using {} device.".format(device))
# 注意改成自己的数据集路径
data_path = 'D:\\Datasets\\flower'
assert os.path.exists(data_path), "{} path does not exist.".format(data_path)
# 数据预处理与增强
"""
ToTensor()能够把灰度范围从0-255变换到0-1之间的张量.
transform.Normalize()则把0-1变换到(-1,1). 具体地说, 对每个通道而言, Normalize执行以下操作: image=(image-mean)/std
其中mean和std分别通过(0.5,0.5,0.5)和(0.5,0.5,0.5)进行指定。原来的0-1最小值0则变成(0-0.5)/0.5=-1; 而最大值1则变成(1-0.5)/0.5=1.
也就是一个均值为0, 方差为1的正态分布. 这样的数据输入格式可以使神经网络更快收敛。
"""
data_transform = {
"train": transforms.Compose([transforms.Resize(224),
transforms.CenterCrop(224),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]),
"val": transforms.Compose([transforms.Resize((224, 224)), # val不需要任何数据增强
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])}
# 使用ImageFlolder加载数据集中的图像，并使用指定的预处理操作来处理图像， ImageFlolder会同时返回图像和对应的标签。 (image path, class_index) tuples
train_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(data_path, "train"), transform=data_transform["train"])
validate_dataset = datasets.ImageFolder(root=os.path.join(data_path, "val"), transform=data_transform["val"])
train_num = len(train_dataset)
val_num = len(validate_dataset)
# 使用class_to_idx给类别一个index，作为训练时的标签： {'daisy':0, 'dandelion':1, 'roses':2, 'sunflower':3, 'tulips':4}
flower_list = train_dataset.class_to_idx
# 创建一个字典，存储index和类别的对应关系，在模型推理阶段会用到。
cla_dict = dict((val, key) for key, val in flower_list.items())
# 将字典写成一个json文件
json_str = json.dumps(cla_dict, indent=4)
with open( os.path.join(data_path, 'class_indices.json') , 'w') as json_file:
json_file.write(json_str)
batch_size = 64 # batch_size大小，是超参，可调，如果模型跑不起来，尝试调小batch_size
num_workers = min([os.cpu_count(), batch_size if batch_size > 1 else 0, 8]) # 用于加载数据集的进程数量
print('Using {} dataloader workers every process'.format(num_workers))
# 使用 DataLoader 将 ImageFloder 加载的数据集处理成批量（batch）加载模式
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=num_workers)
validate_loader = torch.utils.data.DataLoader(validate_dataset, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=num_workers) # 注意，验证集不需要shuffle
print("using {} images for training, {} images for validation.".format(train_num, val_num))
# 实例化模型，并送进设备
net = AlexNet(num_classes=5, init_weights=True)
net.to(device)
# 指定损失函数用于计算损失；指定优化器用于更新模型参数；指定训练迭代的轮数，训练权重的存储地址
loss_function = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.0002)
epochs = 70
save_path = os.path.abspath(os.path.join(os.getcwd(), './results/weights/alexnet'))
if not os.path.exists(save_path):
os.makedirs(save_path)
best_acc = 0.0 # 初始化验证集上最好的准确率，以便后面用该指标筛选模型最优参数。
for epoch in range(epochs):
############################################################## train ######################################################
net.train()
acc_num = torch.zeros(1).to(device) # 初始化，用于计算训练过程中预测正确的数量
sample_num = 0 # 初始化，用于记录当前迭代中，已经计算了多少个样本
# tqdm是一个进度条显示器，可以在终端打印出现在的训练进度
train_bar = tqdm(train_loader, file=sys.stdout, ncols=100)
for step, data in enumerate(train_bar):
images, labels = data
sample_num += images.shape[0]
optimizer.zero_grad()
outputs = net(images.to(device)) # output_shape: [batch_size, num_classes]
pred_class = torch.max(outputs, dim=1)[1] # torch.max 返回值是一个tuple，第一个元素是max值，第二个元素是max值的索引。
acc_num += torch.eq(pred_class, labels.to(device)).sum()
loss = loss_function(outputs, labels.to(device)) # 求损失
loss.backward() # 自动求导
optimizer.step() # 梯度下降
# print statistics
train_acc = acc_num.item() / sample_num
# .desc是进度条tqdm中的成员变量，作用是描述信息
train_bar.desc = "train epoch[{}/{}] loss:{:.3f}".format(epoch + 1, epochs, loss)
# validate
net.eval()
acc_num = 0.0 # accumulate accurate number per epoch
with torch.no_grad():
for val_data in validate_loader:
val_images, val_labels = val_data
outputs = net(val_images.to(device))
predict_y = torch.max(outputs, dim=1)[1]
acc_num += torch.eq(predict_y, val_labels.to(device)).sum().item()
val_accurate = acc_num / val_num
print('[epoch %d] train_loss: %.3f train_acc: %.3f val_accuracy: %.3f' % (epoch + 1, loss, train_acc, val_accurate))
# 判断当前验证集的准确率是否是最大的，如果是，则更新之前保存的权重
if val_accurate > best_acc:
best_acc = val_accurate
torch.save(net.state_dict(), os.path.join(save_path, "AlexNet.pth") )
# 每次迭代后清空这些指标，重新计算
train_acc = 0.0
val_accurate = 0.0
print('Finished Training')
if __name__ == '__main__':
main()
2.5 基于pytorch的模型推理代码
import os
import json
import torch
from PIL import Image
from torchvision import transforms
import matplotlib.pyplot as plt
# 将创建AlexNet模型的python脚本导入进来
from classic_models.alexnet import AlexNet
def main():
device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
data_transform = transforms.Compose(
[transforms.Resize((224, 224)),
transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
# 加载一种图片用于推理
img_path = "/data/haowen_yu/code/dataset/flowers/val/daisy/3640845041_80a92c4205_n.jpg"
assert os.path.exists(img_path), "file: '{}' dose not exist.".format(img_path)
img = Image.open(img_path)
plt.imshow(img)
# [N, C, H, W]
img = data_transform(img)
# 扩张一个batch维度，因为训练模型时使用的小批量随机梯度下降有batch维度，所以推理时也需要有
img = torch.unsqueeze(img, dim=0)
# 加载模型预测值与真实类别的对应关系，json文件详见我的github代码
json_path = '/data/haowen_yu/code/dataset/flowers/class_indices.json'
assert os.path.exists(json_path), "file: '{}' dose not exist.".format(json_path)
json_file = open(json_path, "r")
class_indict = json.load(json_file)
# 实例化模型
model = AlexNet(num_classes=5).to(device)
# 加载模型的权重
weights_path = "/data/haowen_yu/code/results/weights/alexnet/AlexNet.pth"
assert os.path.exists(weights_path), "file: '{}' dose not exist.".format(weights_path)
model.load_state_dict(torch.load(weights_path))
model.eval()
with torch.no_grad():
output = torch.squeeze(model(img.to(device))).cpu()
predict = torch.softmax(output, dim=0)
# 取分类可能性最大的类别作为模型的识别结果
predict_cla = torch.argmax(predict).numpy()
# 以图片的方式输出识别结果
print_res = "class: {} prob: {:.3}".format(class_indict[str(predict_cla)], predict[predict_cla].numpy())
plt.title(print_res)
for i in range(len(predict)):
print("class: {:10} prob: {:.3}".format(class_indict[str(i)], predict[i].numpy()))
plt.show()
if __name__ == '__main__':
main()
小结
AlexNet模型是一个开创性的卷积神经网络模型，该模型在ImageNet图像分类竞赛中获得了显著的优势，引起了深度学习技术的广泛关注，开启了人工智能的第三次浪潮：深度学习时代。 AlexNet模型共包含8层，其中前5层为卷积层（Convolutional Layer），后3层为全连接层（Fully Connected Layer）。在卷积层中，AlexNet采用了大量的卷积核（Filter），并且使用ReLU作为激活函数，可以加速网络的训练过程并提高分类准确率。此外，AlexNet在全连接层中使用了Dropout技术，可以有效减少过拟合现象。 另外，AlexNet采用还采用了如数据增强、局部响应归一化、并行计算等先进技术，使得其在当时的图像分类竞赛中表现出色。 总的来说，AlexNet为深度学习技术在计算机视觉领域的应用奠定了重要基础，并对深度学习的发展产生了深远的影响。
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