深度卷积神经网络（AlexNet）

2012年，AlexNet横空出世。它首次证明了学习到的特征可以超越手工设计的特征。它一举打破了计算机视觉研究的现状。 AlexNet使用了8层卷积神经网络，并以很大的优势赢得了2012年ImageNet图像识别挑战赛。

AlexNet和LeNet的架构非常相似，如下图所示。注意，这里提供的是一个稍微精简版本AlexNet，去除了当年需要两个小型GPU同时运算的设计特点。

AlexNet和LeNet对比图

AlexNet和LeNet的设计理念非常相似，但也存在显著差异。

AlexNet比相对较小的LeNet5要深得多。AlexNet由八层组成：五个卷积层、两个全连接隐藏层和一个全连接输出层。
AlexNet使用ReLU而不是sigmoid作为其激活函数。
AlexNet的池化层采用最大汇聚层而不是平均汇聚层
AlexNet中采用了暂退法来防止过拟合

面的内容将深入研究AlexNet的细节。

模型设计

在AlexNet的第一层，卷积窗口的形状是。由于ImageNet中大多数图像的宽和高比MNIST图像的多10倍以上，因此，需要一个更大的卷积窗口来捕获目标。第二层中的卷积窗口形状被缩减为5 x 5，然后是3 x 3。此外，在第一层、第二层和第五层卷积层之后，加入窗口形状为、步幅为2的最大汇聚层。而且，AlexNet的卷积通道数目是LeNet的10倍。

在最后一个卷积层后有两个全连接层，分别有4096个输出。这两个巨大的全连接层拥有将近1GB的模型参数。由于早期GPU显存有限，原版的AlexNet采用了双数据流设计，使得每个GPU只负责存储和计算模型的一半参数。幸运的是，现在GPU显存相对充裕，所以现在很少需要跨GPU分解模型。

激活函数

此外，AlexNet将sigmoid激活函数改为更简单的ReLU激活函数。一方面，ReLU激活函数的计算更简单，它不需要如sigmoid激活函数那般复杂的求幂运算。另一方面，当使用不同的参数初始化方法时，ReLU激活函数使训练模型更加容易。当sigmoid激活函数的输出非常接近于0或1时，这些区域的梯度几乎为0，因此反向传播无法继续更新一些模型参数。相反，ReLU激活函数在正区间的梯度总是1。因此，如果模型参数没有正确初始化，sigmoid函数可能在正区间内得到几乎为0的梯度，从而使模型无法得到有效的训练。

容量控制和预处理

AlexNet通过暂退法控制全连接层的模型复杂度，而LeNet只使用了权重衰减。为了进一步扩充数据，AlexNet在训练时增加了大量的图像增强数据，如翻转、裁切和变色。这使得模型更健壮，更大的样本量有效地减少了过拟合。

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
net == nn.Sequential(
    # 这里使用一个11*11的更大窗口来捕捉对象。
    # 同时，步幅为4，以减少输出的高度和宽度。
    # 另外，输出通道的数目96远大于LeNet
    nn.Conv2d(1, 96, kernel_size=11, stride=4), nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2)
    # 减小卷积窗口，使用填充为2来使得与上一层的高和宽一致，且增大输出通道数
    nn.Conv2d(96, 256, kernel_size=5, padding=2), nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2)
    # 使用三个连续的卷积层和较小的卷积窗口。
    # 除了最后的卷积层，输出通道的数量进一步增加。
    nn.Conv2d(256, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(),
    nn.Conv2d(384, 384, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(),
    nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1), nn.ReLU(),
    nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
    # 将四维数据展开成两维
    nn.Flatten(),
    # 这里，全连接层的输出数量是LeNet中的好几倍。使用dropout层来减轻过拟合
    nn.Linear(6400, 4096), nn.ReLU(),
    nn.Dropout(p=0.5),
    nn.Linear(4096, 4096), nn.ReLU(),
    nn.Dropout(p=0.5),
    # 最后是输出层。由于硬件限制这里使用Fashion-MNIST数据集，所以用类别数为10，而不是1000
    nn.Linear(4096, 10)
)

尽管AlexNet是在ImageNet上进行训练的，但在这里使用的是Fashion-MNIST数据集。因为即使在现代GPU上，训练ImageNet模型，同时使其收敛可能需要数小时或数天的时间。将AlexNet直接应用于Fashion-MNIST的一个问题是，Fashion-MNIST图像的分辨率低于ImageNet图像。为了解决这个问题，我们将它们增加到（通常来讲这不是一个明智的做法，但在这里这样做是为了有效使用AlexNet架构）。

# 批量大小
batch_size = 128
#读取数据集并将图片拉伸到224 x 224
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224)

现在AlexNet可以开始被训练了。与 :numref:sec_lenet中的LeNet相比，这里的主要变化是使用更小的学习速率训练，这是因为网络更深更广、图像分辨率更高，训练卷积神经网络就更昂贵。

# 学习率和循环训练次数
lr, num_epochs = 0.01, 10
d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())

训练结果

总结

AlexNet的架构与LeNet相似，但使用了更多的卷积层和更多的参数来拟合大规模的ImageNet数据集。
今天，AlexNet已经被更有效的架构所超越，但它是从浅层网络到深层网络的关键一步。
尽管AlexNet的代码只比LeNet多出几行，但学术界花了很多年才接受深度学习这一概念，并应用其出色的实验结果。这也是由于缺乏有效的计算工具。
Dropout、ReLU和预处理是提升计算机视觉任务性能的其他关键步骤。

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AlexNet

2025年 07月27日 00:00 星期日

1405 字 · 6 分钟

深度学习 AlexNet 卷积神经网络 pytorch python Kaku