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Python深度學(xué)習(xí)pytorch神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)塊的網(wǎng)絡(luò)之VGG

更新時(shí)間：2021年10月11日 11:22:54 作者：Supre_yuan

雖然AlexNet證明深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卓有成效，但它沒(méi)有提供一個(gè)通用的模板來(lái)指導(dǎo)后續(xù)的研究人員設(shè)計(jì)新的網(wǎng)絡(luò)。下面，我們將介紹一些常用于設(shè)計(jì)深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的啟發(fā)式概念

與芯片設(shè)計(jì)中工程師從放置晶體管到邏輯元件再到邏輯塊的過(guò)程類似，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)也逐漸變得更加抽象。研究人員開始從單個(gè)神經(jīng)元的角度思考問(wèn)題，發(fā)展到整個(gè)層次，現(xiàn)在又轉(zhuǎn)向模塊，重復(fù)各層的模式。

使用塊的想法首先出現(xiàn)在牛津大學(xué)的視覺(jué)幾何組（visualgeometry Group）（VGG）的VGG網(wǎng)絡(luò)中。通過(guò)使用循環(huán)和子程序，可以很容易地在任何現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)框架的代碼中實(shí)現(xiàn)這些重復(fù)的結(jié)構(gòu)。

VGG塊

經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組成部分是下面的這個(gè)序列：

1.帶填充以保持分辨率的卷積層

2.非線性激活函數(shù)，如ReLU

3.匯聚層，如最大匯聚層

而一個(gè)VGG塊與之類似，由一系列卷積層組成，后面再加上用于空間下采樣的最大匯聚層。

在最初的VGG論文中，作者使用了帶有 3 × 3卷積核、填充為1（保持高度和寬度）的卷積層，和帶有 2 × 2 池化窗口、步幅為2（每個(gè)塊后的分辨率減半）的最大匯聚層。

在下面的代碼中，我們定義了一個(gè)名為vgg_block的函數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)VGG塊。

該函數(shù)有三個(gè)參數(shù)，分別對(duì)應(yīng)于卷積層的數(shù)量num_convs、輸入通道的數(shù)量in_channels和輸出通道的數(shù)量out_channels。

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l

def vgg_block(num_convs, in_channels, out_channels):
	layers = []
	for _ in range(num_convs):
		layers.append(nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size = 3, padding=1))
		leyers.append(nn.ReLU())
		in_channels = out_channels
	layers.append(nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))
	return nn.Sequential(*layers)

VGG網(wǎng)絡(luò)

與AlexNet、LeNet一樣，VGG網(wǎng)絡(luò)可以分為兩個(gè)部分：第一部分主要由卷積層和匯聚層組成，第二部分由全連接層組成。如下圖所示：

在這里插入圖片描述

VGG神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連續(xù)連接上圖的幾個(gè)VGG塊（在vgg_block函數(shù)中定義）。其中有超參數(shù)變量conv_arch。該變量指定了每個(gè)VGG塊里的卷積層的個(gè)數(shù)和輸出通道數(shù)。全連接模塊則與AlexNet中的相同。

原始VGG網(wǎng)絡(luò)中有5個(gè)卷積塊，其中前兩個(gè)塊各有一個(gè)卷積層，后三個(gè)塊包含兩個(gè)卷積層。第一個(gè)模塊有64個(gè)輸出通道，每個(gè)后續(xù)模塊將輸出通道數(shù)量翻倍，直到數(shù)字達(dá)到512。由于該網(wǎng)絡(luò)使用8個(gè)卷積層和3個(gè)全連接層，因此它通常被稱為VGG-11。

conv_arch = ((1, 64), (1, 128), (2, 256), (2, 512), (2, 512))

下面的代碼實(shí)現(xiàn)了VGG-11?？梢酝ㄟ^(guò)在conv_arch上執(zhí)行for循環(huán)來(lái)簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)。

def vgg(conv_arch):
	conv_blks = []
	in_channels = 1
	# 卷積層部分
	for (num_convs, out_channels) in conv_arch:
		conv_blks.append(vgg_block(num_convs, in_cannels, out_channels))
		in_channels = out_channels

	return nn.Sequential(
		*conv_blks, nn.Flatten(),
		# 全連接層部分
		nn.Linear(out_channels * 7 * 7, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5),
		nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(), nn.Dropout(0.5),
		nn.Linear(4096, 10)
	)

net = vgg(conv_arch)

接下來(lái)，我們將構(gòu)建一個(gè)高度和寬度為224的單通道數(shù)據(jù)樣本，以觀察每個(gè)層輸出的形狀。

X = torch.randn(size=(1, 1, 224, 224))
for blk in net:
	X = blk(X)
	print(blk.__class__.__name__, 'output shape: \t', X.shape)

Sequential output shape: torch.Size([1, 64, 112, 112])
Sequential output shape: torch.Size([1, 128, 56, 56])
Sequential output shape: torch.Size([1, 256, 28, 28])
Sequential output shape: torch.Size([1, 512, 14, 14])
Sequential output shape: torch.Size([1, 512, 7, 7])
Flatten output shape: torch.Size([1, 25088])
Linear output shape: torch.Size([1, 4096])
ReLU output shape: torch.Size([1, 4096])
Dropout output shape: torch.Size([1, 4096])
Linear output shape: torch.Size([1, 4096])
ReLU output shape: torch.Size([1, 4096])
Dropout output shape: torch.Size([1, 4096])
Linear output shape: torch.Size([1, 10])

我們?cè)诿總€(gè)塊的高度和寬度減半，最終高度和寬度都為7。最后再展平表示，送入全連接層處理。

訓(xùn)練模型

由于VGG-11比AlexNet計(jì)算量更大，因此我們構(gòu)建了一個(gè)通道數(shù)較少的網(wǎng)絡(luò)，足夠用于訓(xùn)練Fashion-MNIST數(shù)據(jù)集。

ratio = 4
small_conv_arch = [(pair[0], pair[1] // ratio) for pair in conv_arch]
net = vgg(small_conv_arch)

除了使用略高的學(xué)習(xí)率外，模型訓(xùn)練過(guò)程與AlexNet類似。

lr, num_epochs, batch_size = 0.05, 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())

loss 0.175, train axx 0.935, test acc 0.917
2559.6 examples/sec on cuda:0

在這里插入圖片描述

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