剑胆琴心
剑胆琴心

经典卷积网络-LeNet

剑胆琴心 剑胆琴心 收录于 AI
   约 2001 字  预计阅读 4 分钟 

LeNet

1989年提出的

https://geoer666-1257264766.cos.ap-beijing.myqcloud.com/20220915091708.png

  • 是早期成功的神经网络
  • 先使用卷积层来学习图片空间信息
  • 然后使用全连接层转换到类别空间
  • LeNet交替使用卷积层和最大池化层后接全连接层来进行图像分类。

LeNet分为卷积层块和全连接层快两部分： 卷积层块里的基本单位是卷积层后接最大池化层：卷积层用来识别图像里的空间模式，如线条和物体局部，之后的最大池化层则用来降低卷积层对位置的敏感性。卷积层块由两个这样的基本单位重复堆叠构成。 卷积层块的输出形状为(批量大小, 通道, 高, 宽)。当卷积层块的输出传入全连接层块时，全连接层块会将小批量中每个样本变平（flatten）。也就是说，全连接层的输入形状将变成二维，其中第一维是小批量中的样本，第二维是每个样本变平后的向量表示，且向量长度为通道、高和宽的乘积。全连接层块含3个全连接层。它们的输出个数分别是120、84和10，其中10为输出的类别个数。

形状和训练参数 其中形状是第一列输入的image的形状大小进行计算的

网络实现：

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37


import torch
from torch import nn
from d2l import d2ltorch as d2l



class Reshape(torch.nn.Module):
    def forward(self, x):
        return x.view(-1, 1, 28, 28)


net = torch.nn.Sequential(
    Reshape(),
    # 原始图片为32*32 reshape为28*28后 需要进行2的填充
    # 这里填充的目的是为了防止边缘信息被剪掉
    nn.Conv2d(1,6,kernel_size=5,padding=2),
    # 激活函数
    nn.Sigmoid(),
    # 卷积核为2 步幅为2 的均值池化层
    nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2),

    nn.Conv2d(6,16,kernel_size=5),
    nn.Sigmoid(),
    nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2),

    # 展平层，然后开始全连接层
    nn.Flatten(),

    nn.Linear(16*5*5,120),
    nn.Sigmoid(),

    nn.Linear(120,84),
    nn.Sigmoid(),
    nn.Linear(84,10)
    # 我们对原始模型做了⼀点小改动，去掉了最后⼀层的⾼斯激活
)

这里可以预先检查一下，输入输出是否合理:

1
2
3
4
5
6

X = torch.rand(size=(1,1,28,28),dtype=torch.float32)
for layer in net:
    X = layer(X)
    # \t相当于tab按键
    print(layer.__class__.__name__,'output shape: \t',X.shape)
# 尝试用X进行试验，可以看出每层输出的维度，这样也可以使得输入输出按照自己需求来

或者下面这样写：

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31


device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')

class LeNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LeNet, self).__init__()
        self.conv = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 6, 5), # in_channels, out_channels, kernel_size
            nn.Sigmoid(),
            nn.MaxPool2d(2, 2), # kernel_size, stride

            nn.Conv2d(6, 16, 5),   # 16层厚
            nn.Sigmoid(),
            nn.MaxPool2d(2, 2)
        )
        self.fc = nn.Sequential(
            nn.Linear(16*4*4, 120), # 这里其实还是进行一个卷积操作，通过120个5*5的卷积使得图像变为120*1*1
            nn.Sigmoid(),

            nn.Linear(120, 84),
            nn.Sigmoid(),

            nn.Linear(84, 10)
        )

    def forward(self, img):
        feature = self.conv(img)
        output = self.fc(feature.view(img.shape[0], -1)) # 卷积层和全连接层之间需要调整维度
        return output

net = LeNet()
  • 在整个卷积块中，与上⼀层相⽐，每⼀层特征的⾼度和宽度都减小了。
  • 第⼀个卷积层使⽤2 个像素的填充，来补偿5X5 卷积核导致的特征减少。
  • 相反，第⼆个卷积层没有填充，因此⾼度和宽度都减少了4 个像素。随着层叠的上升，通道的数量从输⼊时的1 个，增加到第⼀个卷积层之后的6 个，再到第⼆个卷积层 之后的16 个。
  • 同时，每个汇聚层的⾼度和宽度都减半。最后，每个全连接层减少维数，最终输出⼀个维数与结果分类数相匹配的输出。

数据加载：使用Fashion-MNIST作为训练数据集

1
2
3
4
5

# 数据加载
batch_size = 256
train_iter,test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size=batch_size)

# iter(train_iter).__next__()[0].shape

评估函数：

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22

# 因为卷积神经网络计算比多层感知机要复杂，建议使用GPU来加速计算
# 对评估函数进行GPU的实现
def evaluate_accuracy_gpu(net,data_iter,device = None):
    """使用GPU进行计算"""
    # isinstance函数 用于判别
    # 用于选择第一个设备
    if isinstance(net,torch.nn.Module):
        net.eval()
        if not device:
            device = next(iter(net.parameters())).device
    # 正确预测的数量，总预测的数量
    metric = d2l.Accumulator(2)
    for X,y in data_iter:
        # 如果x是list，那么把设备都加进去
        if isinstance(X,list):
            X = [x.to(device) for x in X]
        else:
            X = X.to(device)
        y = y.to(device)
        # 返回准确率、y的元素个数
        metric.add(d2l.accuracy(net(X),y), y.numel())
    return metric[0]/metric[1]  # 正确的/个数

训练：

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60


def train_ch6(net,train_iter,test_iter,num_epochs,lr,device):
    """Gpu 训练模型"""
    # 权重初始化函数
    def init_weights(m):
        if isinstance(m,nn.Linear) or isinstance(m,nn.ConstantPad2d):
            nn.init.xavier_uniform_(m.weight)  # xavier_uniform_初始化函数
    # 应用权重分配
    net.apply(init_weights)
    print("traing on",device)
    # 模型构建好后整体进行迁移
    net.to(device)
    optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(),lr = lr)
    # optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(),lr = lr)
    loss = nn.CrossEntropyLoss()
    # 该函数主要用于动画展示
    animator = d2l.Animator(xlabel='epoch', xlim=[1, num_epochs],
    legend=['train loss', 'train acc', 'test acc'])
    timer, num_batches = d2l.Timer(), len(train_iter)
    # epoch指的是整体数据需要循环十遍
    for epoch in range(num_epochs):
        # 训练损失之和，训练准确率之和，范例数
        metric = d2l.Accumulator(3)
        net.train()
        # 标准循环
        for i, (X, y) in enumerate(train_iter):
            # 以batch_size大小进行训练
            timer.start()
            # 梯度归零
            optimizer.zero_grad()
            # 输入输出放入GPU
            X, y = X.to(device), y.to(device)
            # 正向操作
            y_hat = net(X)
            # 计算损失
            l = loss(y_hat, y)
            # 计算梯度
            l.backward()
            # 迭代
            optimizer.step()
            # 以下部分主要用于输出一些指标
            with torch.no_grad():
                metric.add(l * X.shape[0], d2l.accuracy(y_hat, y), X.shape[0])
            timer.stop()
            train_l = metric[0] / metric[2]
            train_acc = metric[1] / metric[2]
            if (i + 1) % (num_batches // 5) == 0 or i == num_batches - 1:
                animator.add(epoch + (i + 1) / num_batches,
                (train_l, train_acc, None))
        
        test_acc = evaluate_accuracy_gpu(net,test_iter)
        animator.add(epoch + 1, (None, None, test_acc))
    print(f'loss {train_l:.3f}, train acc {train_acc:.3f}, 'f'test acc {test_acc:.3f}')
    print(f'{metric[2] * num_epochs / timer.sum():.1f} examples/sec 'f'on {str(device)}')


lr, num_epochs = 0.9, 10
train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())

# 也可以尝试学习率采用0.001，训练算法使用Adam算法

可以访问这个网址更直观看到其过程：https://www.cs.ryerson.ca/~aharley/vis/conv/

尺寸变化

卷积之后尺寸的变化： 若图像为正方形：设输入图像尺寸为WxW，卷积核尺寸为FxF，步幅为S，Padding使用P,经过该卷积层后输出的图像尺寸为NxN： $$ (W = \frac{W+2P-F}{S} + 1, H = \frac{H+2P-F}{S} + 1) $$

池化之后： 设输入图像尺寸为WxH，其中W:图像宽，H:图像高，D:图像深度（通道数），卷积核的尺寸为FxF，S:步长(步长S就等于池化核的尺寸) $$ W = \frac{W-F}{S} + 1, H = \frac{H-F}{S} + 1, $$

更新于 2024-08-09 
CC BY-NC 4.0
阅读原始文档
LeNetCNN
返回 | 主页
0%