深度学习方法(五):卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet,Alexnet,Googlenet,VGG,Deep Residual Learning
欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。
技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法、技术感兴趣的同学加入。
关于卷积神经网络CNN,网络和文献中有非常多的资料,我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了,就想着简单整理一下,以备查阅之需。如果读者是初接触CNN,建议可以先看一看“Deep Learning(深度学习)学习笔记整理系列”中关于CNN的介绍[1],是介绍我们常说的Lenet为例,相信会对初学者有帮助。
- Lenet,1986年
- Alexnet,2012年
- GoogleNet,2014年
- VGG,2014年
- Deep Residual Learning,2015年
Lenet
就从Lenet说起,可以看下caffe中lenet的配置文件(点我),可以试着理解每一层的大小,和各种参数。由两个卷积层,两个池化层,以及两个全连接层组成。 卷积都是5*5的模板,stride=1,池化都是MAX。下图是一个类似的结构,可以帮助理解层次结构(和caffe不完全一致,不过基本上差不多)
Alexnet
2012年,Imagenet比赛冠军的model——Alexnet [2](以第一作者alex命名)。caffe的model文件在这里。说实话,这个model的意义比后面那些model都大很多,首先它证明了CNN在复杂模型下的有效性,然后GPU实现使得训练在可接受的时间范围内得到结果,确实让CNN和GPU都大火了一把,顺便推动了有监督DL的发展。
模型结构见下图,别看只有寥寥八层(不算input层),但是它有60M以上的参数总量,事实上在参数量上比后面的网络都大。
这个图有点点特殊的地方是卷积部分都是画成上下两块,意思是说吧这一层计算出来的feature map分开,但是前一层用到的数据要看连接的虚线,如图中input层之后的第一层第二层之间的虚线是分开的,是说二层上面的128map是由一层上面的48map计算的,下面同理;而第三层前面的虚线是完全交叉的,就是说每一个192map都是由前面的128+128=256map同时计算得到的。
Alexnet有一个特殊的计算层,LRN层,做的事是对当前层的输出结果做平滑处理。下面是我画的示意图:
前后几层(对应位置的点)对中间这一层做一下平滑约束,计算方法是:
具体打开Alexnet的每一阶段(含一次卷积主要计算)来看[2][3]:
(1)con - relu - pooling - LRN
具体计算都在图里面写了,要注意的是input层是227*227,而不是paper里面的224*224,这里可以算一下,主要是227可以整除后面的conv1计算,224不整除。如果一定要用224可以通过自动补边实现,不过在input就补边感觉没有意义,补得也是0。
(2)conv - relu - pool - LRN
和上面基本一样,唯独需要注意的是group=2,这个属性强行把前面结果的feature map分开,卷积部分分成两部分做。
(3)conv - relu
(4)conv-relu
(5)conv - relu - pool
(6)fc - relu - dropout
这里有一层特殊的dropout层,在alexnet中是说在训练的以1/2概率使得隐藏层的某些neuron的输出为0,这样就丢到了一半节点的输出,BP的时候也不更新这些节点。
(7)
fc - relu - dropout
(8)fc - softmax
以上图借用[3],感谢。
GoogleNet
googlenet[4][5],14年比赛冠军的model,这个model证明了一件事:用更多的卷积,更深的层次可以得到更好的结构。(当然,它并没有证明浅的层次不能达到这样的效果)
这个model基本上构成部件和alexnet差不多,不过中间有好几个inception的结构:
是说一分四,然后做一些不同大小的卷积,之后再堆叠feature map。
计算量如下图,可以看到参数总量并不大,但是计算次数是非常大的。
VGG
VGG有很多个版本,也算是比较稳定和经典的model。它的特点也是连续conv多,计算量巨大(比前面几个都大很多)。具体的model结构可以参考[6],这里给一个简图。基本上组成构建就是前面alexnet用到的。
下面是几个model的具体结构,可以查阅,很容易看懂。
Deep Residual Learning
这个model是2015年底最新给出的,也是15年的imagenet比赛冠军。可以说是进一步将conv进行到底,其特殊之处在于设计了“bottleneck”形式的block(有跨越几层的直连)。最深的model采用的152层!!下面是一个34层的例子,更深的model见表格。
其实这个model构成上更加简单,连LRN这样的layer都没有了。
block的构成见下图:
总结
OK,到这里把常见的最新的几个model都介绍完了,可以看到,目前cnn model的设计思路基本上朝着深度的网络以及更多的卷积计算方向发展。虽然有点暴力,但是效果上确实是提升了。当然,我认为以后会出现更优秀的model,方向应该不是更深,而是简化。是时候动一动卷积计算的形式了。
参考资料
[1] http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543/
[2] ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks
[3] http://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/39938097
[4] http://blog.csdn.net/csyhhb/article/details/45967291
[5] Going deeper with convolutions
[6] VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION
深度学习方法(五):卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet,Alexnet,Googlenet,VGG,Deep Residual Learning的更多相关文章
- 卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet,Alexnet,Googlenet,VGG,Deep Residual Learning(转)
参考:http://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/45619685
- 深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实例
深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实例 什么是卷积? 卷积的定义 从数学上讲,卷积就是一种运算,是我们学习高等数学之后,新接触的一种运算,因为涉及到积分.级数,所以看起来觉得很复杂 ...
- 深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例
深度学习之卷积神经网络CNN及tensorflow代码实现示例 2017年05月01日 13:28:21 cxmscb 阅读数 151413更多 分类专栏: 机器学习 深度学习 机器学习 版权声明 ...
- 深度学习之卷积神经网络(CNN)详解与代码实现(一)
卷积神经网络(CNN)详解与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10430073.html 目 ...
- 深度学习之卷积神经网络CNN
转自:https://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/71023576 一.CNN的引入 在人工的全连接神经网络中,每相邻两层之间的每个神经元之间都是有边相连 ...
- 深度学习之卷积神经网络(CNN)的应用-验证码的生成与识别
验证码的生成与识别 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10755361.html 目录 1.验证码的制 ...
- 深度学习之卷积神经网络(CNN)详解与代码实现(二)
用Tensorflow实现卷积神经网络(CNN) 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/10737065. ...
- 卷积神经网络 CNN 系列模型阐述
http://www.sohu.com/a/134347664_642762 Lenet,1986年 https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/example ...
- 第十三节,卷积神经网络之经典网络LeNet-5、AlexNet、VGG-16、ResNet(三)(后面附有一些网络英文翻译文章链接)
一 实例探索 上一节我们介绍了卷积神经网络的基本构建,比如卷积层.池化层以及全连接层这些组件.事实上,过去几年计算机视觉研究中的大量研究都集中在如何把这些基本构件组合起来,形成有效的卷积神经网络.最直 ...
随机推荐
- JavaScript随机数生成方法
实现随机数是各种编程语言都很常见的一个编程任务,下面介绍一下在JavaScript如何实现随机数.第一中方法通过重写Math.random方法实现,第二种方法改自一个C实现,都可以实现编程目的. 直接 ...
- 查看Django版本
python -m django --version dd
- ACM2112迪克斯特算法
HDU Today Problem Description 经过锦囊相助,海东集团终于度过了危机,从此,HDU的发展就一直顺风顺水,到了2050年,集团已经相当规模了,据说进入了钱江肉丝经济开发区50 ...
- floor ceil
echo floor(11/10); echo ceil(11/10); swiper 可以用在ajax的success中,如果用ejs拼接的,放ajax里面才可以轮播
- Kubernetes - Getting Started With Kubeadm
In this scenario you'll learn how to bootstrap a Kubernetes cluster using Kubeadm. Kubeadm solves th ...
- Robotframework Web自动化实战课程
想学习的小伙伴,现在可以报名了!!!7月1日正式开课本期课程主要是web自动化为主,根据平时工作经验整理的一套流程以及使用过程中常见的问题总结.学完后能很快上手,即学即用,课后遇到问题在线解答,远程协 ...
- git设置不需要密码
https方式每次都要输入密码,按照如下设置即可输入一次就不用再手输入密码的困扰而且又享受https带来的极速 设置记住密码(默认15分钟): git config --global credenti ...
- UITableView的代理方法
一.点击某个cell调用 /** * 点击了第几行调用 */ -(void)tableView:(UITableView *)tableView didSelectRowAtIndexPath:(NS ...
- bzoj 2730: [HNOI2012]矿场搭建——tarjan求点双
Description 煤矿工地可以看成是由隧道连接挖煤点组成的无向图.为安全起见,希望在工地发生事故时所有挖煤点的工人都能有一条出路逃到救援出口处.于是矿主决定在某些挖煤点设立救援出口,使得无论哪一 ...
- Morley's Theorem (计算几何基础+向量点积、叉积、旋转、夹角等+两直线的交点)
题目链接:https://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem ...