现代卷积神经网络-网络中的网络（NiN）-学习笔记

NiN块

卷积层的输入和输出由四维张量组成，张量的每个轴分别对应样本、通道、高度和宽度，另外，全连接层的输入和输出通常是分别对应于样本和特征的二维张量。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

我们可以将其视为1×1卷积层，当以每像素为基础应用时，1×1卷积层相当于全连接层。

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）

NiN块以一个普通卷积层开始，后面是两个1×1的卷积层。这两个1×1卷积层充当带有ReLU激活函数的逐像素全连接层。 第一层的卷积窗口形状通常由用户设置。 随后的卷积窗口形状固定为1×1。

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模型

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())

NiN使用窗口形状为11×11、5×5和3×3的卷积层，输出通道数量与AlexNet中的相同。 每个NiN块后有一个最大汇聚层，汇聚窗口形状为3×3，步幅为2。

每个块的输出形状:

Sequential output shape:     torch.Size([1, 96, 54, 54])
MaxPool2d output shape:      torch.Size([1, 96, 26, 26])
Sequential output shape:     torch.Size([1, 256, 26, 26])
MaxPool2d output shape:      torch.Size([1, 256, 12, 12])
Sequential output shape:     torch.Size([1, 384, 12, 12])
MaxPool2d output shape:      torch.Size([1, 384, 5, 5])
Dropout output shape:        torch.Size([1, 384, 5, 5])
Sequential output shape:     torch.Size([1, 10, 5, 5])
AdaptiveAvgPool2d output shape:      torch.Size([1, 10, 1, 1])
Flatten output shape:        torch.Size([1, 10])

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())

总结

• 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。