NiN神经网络
LeNet、AlexNet和VGG都有一个共同的设计模式：通过一系列的卷积层与汇聚层来提取空间结构特征；然后通过全连接层对特征的表征进行处理。 AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于如何扩大和加深这两个模块。 或者，可以想象在这个过程的早期使用全连接层。然而，如果使用了全连接层，可能会完全放弃表征的空间结构。 网络中的网络（NiN）提供了一个非常简单的解决方案：在每个像素的通道上分别使用多层感知机
回想一下，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。 如果我们将权重连接到每个空间位置，我们可以将其视为1x1卷积层，或作为在每个像素位置上独立作用的全连接层。 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。
图中说明了VGG和NiN及它们的块之间主要架构差异。 NiN块以一个普通卷积层开始，后面是两个的卷积层。这两个卷积层充当带有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。
NiN代码实现
NiN块的实现
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
# 输入通道,输出通道,卷积核大小,步长,填充大小
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
最初的NiN网络是在AlexNet后不久提出的，显然从中得到了一些启示。 NiN使用窗口形状为11x11、5x5和3x3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3x3，步幅为2。
NiN和AlexNet之间的一个显著区别是NiN完全取消了全连接层。 相反，NiN使用一个NiN块，其输出通道数等于标签类别的数量。最后放一个全局平均汇聚层（global average pooling layer），生成一个对数几率 （logits）。NiN设计的一个优点是，它显著减少了模型所需参数的数量。然而，在实践中，这种设计有时会增加训练模型的时间。
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),
# 自适应平均池化层,它的参数只有一个输出尺寸(高宽),通过该输入参数自己计算出池化层窗口大小,步长,填充
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())训练模型
和以前一样，我们使用Fashion-MNIST来训练模型。训练NiN与训练AlexNet、VGG时相似。
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1x1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, 但也会使模型更不容易收敛。
- NiN的设计影响了许多后续卷积神经网络的设计。