經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡的改進點

經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)匯總

1、VGG16

1、一張原始圖片被resize到(224,224,3)。

2、conv1兩次[3,3]卷積網(wǎng)絡，輸出的特征層為64，輸出為(224,224,64)，再2X2最大池化，輸出net為(112,112,64)。

3、conv2兩次[3,3]卷積網(wǎng)絡，輸出的特征層為128，輸出net為(112,112,128)，再2X2最大池化，輸出net為(56,56,128)。

4、conv3三次[3,3]卷積網(wǎng)絡，輸出的特征層為256，輸出net為(56,56,256)，再2X2最大池化，輸出net為(28,28,256)。

5、conv3三次[3,3]卷積網(wǎng)絡，輸出的特征層為256，輸出net為(28,28,512)，再2X2最大池化，輸出net為(14,14,512)。

6、conv3三次[3,3]卷積網(wǎng)絡，輸出的特征層為256，輸出net為(14,14,512)，再2X2最大池化，輸出net為(7,7,512)。

7、利用卷積的方式模擬全連接層，效果等同，輸出net為(1,1,4096)。共進行兩次。

8、利用卷積的方式模擬全連接層，效果等同，輸出net為(1,1,1000)。

最后輸出的就是每個類的預測。

具體實現(xiàn)代碼可以看我的博文神經(jīng)網(wǎng)絡學習——VGG16模型的復現(xiàn)及其詳解（包含如何預測）

2、ResNet50

ResNet50最大的特點是使用了殘差網(wǎng)絡。

殘差網(wǎng)絡的特點是將靠前若干層的某一層數(shù)據(jù)輸出直接跳過多層引入到后面數(shù)據(jù)層的輸入部分。

意味著后面的特征層的內(nèi)容會有一部分由其前面的某一層線性貢獻。

其結(jié)構(gòu)如下：

ResNet50有兩個基本的塊，分別名為Conv Block和Identity Block，其中Conv Block輸入和輸出的維度是不一樣的，所以不能連續(xù)串聯(lián)，它的作用是改變網(wǎng)絡的維度；

Identity Block輸入維度和輸出維度相同，可以串聯(lián)，用于加深網(wǎng)絡的。

Conv Block的結(jié)構(gòu)如下：

Identity Block的結(jié)構(gòu)如下：

這兩個都是殘差網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。

總的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)如下：

具體實現(xiàn)代碼可以看我的博文神經(jīng)網(wǎng)絡學習——ResNet50模型的復現(xiàn)詳解

3、InceptionV3

Inception系列的網(wǎng)絡的特點是采用不同大小的卷積核，使得存在不同大小的感受野，最后實現(xiàn)拼接達到不同尺度特征的融合。

對于InceptionV3而言，其網(wǎng)絡中存在著如下的結(jié)構(gòu)。

這個結(jié)構(gòu)使用不同大小的卷積核對輸入進行卷積（這個結(jié)構(gòu)主要在代碼中的block1使用）。

還存在著這樣的結(jié)構(gòu)，利用1x7的卷積和7x1的卷積代替7x7的卷積，這樣可以只使用約（1x7 + 7x1) / (7x7) = 28.6%的計算開銷；

利用1x3的卷積和3x1的卷積代替3x3的卷積，這樣可以只使用約（1x3 + 3x1) / (3x3) = 67%的計算開銷。

下圖利用1x7的卷積和7x1的卷積代替7x7的卷積（這個結(jié)構(gòu)主要在代碼中的block2使用）。

下圖利用1x3的卷積和3x1的卷積代替3x3的卷積（這個結(jié)構(gòu)主要在代碼中的block3使用）。

具體實現(xiàn)代碼可以看我的博文神經(jīng)網(wǎng)絡學習——InceptionV3模型的復現(xiàn)詳解

4、Xception

Xception是谷歌公司繼Inception后，提出的InceptionV3的一種改進模型，其改進的主要內(nèi)容為采用depthwise separable convolution來替換原來Inception v3中的多尺寸卷積核特征響應操作。

在講Xception模型之前，首先要講一下什么是depthwise separable convolution（深度可分離卷積塊）。

深度可分離卷積塊由兩個部分組成，分別是深度可分離卷積和1x1普通卷積，深度可分離卷積的卷積核大小一般是3x3的，便于理解的話我們可以把它當作是特征提取，1x1的普通卷積可以完成通道數(shù)的調(diào)整。

下圖為深度可分離卷積塊的結(jié)構(gòu)示意圖：

深度可分離卷積塊的目的是使用更少的參數(shù)來代替普通的3x3卷積。

我們可以進行一下普通卷積和深度可分離卷積塊的對比：

假設有一個3×3大小的卷積層，其輸入通道為16、輸出通道為32。具體為，32個3×3大小的卷積核會遍歷16個通道中的每個數(shù)據(jù)，最后可得到所需的32個輸出通道，所需參數(shù)為16×32×3×3=4608個。

應用深度可分離卷積，用16個3×3大小的卷積核分別遍歷16通道的數(shù)據(jù)，得到了16個特征圖譜。在融合操作之前，接著用32個1×1大小的卷積核遍歷這16個特征圖譜，所需參數(shù)為16×3×3+16×32×1×1=656個。

可以看出來depthwise separable convolution可以減少模型的參數(shù)。

通俗地理解深度可分離卷積結(jié)構(gòu)塊，就是3x3的卷積核厚度只有一層，然后在輸入張量上一層一層地滑動，每一次卷積完生成一個輸出通道，當卷積完成后，再利用1x1的卷積調(diào)整厚度。

Xception使用的深度可分離卷積塊SeparableConv2D也就是先深度可分離卷積再進行1x1卷積。

對于Xception模型而言，其一共可以分為3個flow，分別是Entry flow、Middle flow、Exit flow；

分為14個block，其中Entry flow中有4個、Middle flow中有8個、Exit flow中有2個。

具體結(jié)構(gòu)如下：

其內(nèi)部主要結(jié)構(gòu)就是殘差卷積網(wǎng)絡搭配SeparableConv2D層實現(xiàn)一個個block，在Xception模型中，常見的兩個block的結(jié)構(gòu)如下。

這個主要在Entry flow和Exit flow中：

這個主要在Middle flow中：

具體實現(xiàn)代碼可以看我的博文神經(jīng)網(wǎng)絡學習——Xception模型的復現(xiàn)詳解

5、MobileNet

MobileNet模型是Google針對手機等嵌入式設備提出的一種輕量級的深層神經(jīng)網(wǎng)絡，其使用的核心思想便是depthwise separable convolution。

對于一個卷積點而言：

假設有一個3×3大小的卷積層，其輸入通道為16、輸出通道為32。

具體為，32個3×3大小的卷積核會遍歷16個通道中的每個數(shù)據(jù)，最后可得到所需的32個輸出通道，所需參數(shù)為16×32×3×3=4608個。

應用深度可分離卷積，用16個3×3大小的卷積核分別遍歷16通道的數(shù)據(jù)，得到了16個特征圖譜。在融合操作之前，接著用32個1×1大小的卷積核遍歷這16個特征圖譜，所需參數(shù)為16×3×3+16×32×1×1=656個。

可以看出來depthwise separable convolution可以減少模型的參數(shù)。

如下這張圖就是depthwise separable convolution的結(jié)構(gòu)

在建立模型的時候，可以使用Keras中的DepthwiseConv2D層實現(xiàn)深度可分離卷積，然后再利用1x1卷積調(diào)整channels數(shù)。

通俗地理解就是3x3的卷積核厚度只有一層，然后在輸入張量上一層一層地滑動，每一次卷積完生成一個輸出通道，當卷積完成后，在利用1x1的卷積調(diào)整厚度。

如下就是MobileNet的結(jié)構(gòu)，其中Conv dw就是分層卷積，在其之后都會接一個1x1的卷積進行通道處理，

具體實現(xiàn)代碼可以看我的博文神經(jīng)網(wǎng)絡學習——MobileNet模型的復現(xiàn)詳解

以上就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡經(jīng)典模型及其改進點學習匯總的詳細內(nèi)容，更多關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型改進的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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