TensorFlow卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet實現(xiàn)示例詳解
2012年，Hinton的學(xué)生Alex Krizhevsky提出了深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型AlexNet，它可以算是LeNet的一種更深更寬的版本。AlexNet以顯著的優(yōu)勢贏得了競爭激烈的ILSVRC 2012比賽，top-5的錯誤率降低至了16.4%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先第二名的26.2%的成績。AlexNet的出現(xiàn)意義非常重大，它證明了CNN在復(fù)雜模型下的有效性，而且使用GPU使得訓(xùn)練在可接受的時間范圍內(nèi)得到結(jié)果，讓CNN和GPU都大火了一把。AlexNet可以說是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在低谷期后的第一次發(fā)聲，確立了深度學(xué)習(xí)（深度卷積網(wǎng)絡(luò)）在計算機(jī)視覺的統(tǒng)治地位，同時也推動了深度學(xué)習(xí)在語音識別、自然語言處理、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的拓展。
模型結(jié)構(gòu)
整個AlexNet前5層為卷積層，后3個為全連接層，其中最后一層是1000類輸出的Softmax分類輸出層。LRN層在第1個及第2個卷積層之后，Max pooling層在兩個LRN層之后和最后一個卷積層之后。ReLU激活函數(shù)跟在5個卷積層和2個全連接層后面（最后輸出層沒有）。
因為AlexNet訓(xùn)練時使用了兩塊GPU，因此這個結(jié)構(gòu)圖中不少組件都被拆為了兩部分。現(xiàn)在我們GPU的顯存足夠大可以放下全部模型參數(shù)，因此只考慮一塊GPU的情況。
AlexNet中包含的新技術(shù)點
成功使用ReLU作為CNN的激活函數(shù)，并驗證了在較深的網(wǎng)絡(luò)中其效果超過了Sigmoid，成功解決了Sigmoid在網(wǎng)絡(luò)較深時的梯度消失問題。雖然ReLU在很久之前就被提出來了，但AlexNet的出現(xiàn)才將其發(fā)揚光大。
網(wǎng)絡(luò)中加入了Dropout層，訓(xùn)練時使用Dropout隨機(jī)殺死（忽略）一部分神經(jīng)元，以避免模型過擬合。（AlexNet通過實踐證實了Dropout的效果，關(guān)于Dropout有單獨的論文論述。）
池化層使用Max pooling，此前CNN普遍使用平均池化，最大池化避免了平均池化的模糊化效果。且提出讓步長小于池化核的尺寸，這樣池化層的輸出之間會有重疊和覆蓋，提升了特征的豐富性。
提出了LRN層（Local Response Normalization），對局部神經(jīng)元的活動創(chuàng)建競爭機(jī)制，使得其中響應(yīng)比較大的值變的相對更大，并抑制其它反饋較小的神經(jīng)元，增強(qiáng)了模型的泛化能力。
使用CUDA加速深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，利用GPU強(qiáng)大的并行計算能力，處理神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時大量的矩陣運算。（當(dāng)時Alex使用的是兩塊GTX 580，單個GPU只有3GB顯存，限制了可訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)的最大規(guī)模。因此他將AlexNet分布在兩個GPU上，每個GPU的顯存中儲存一半的神經(jīng)元的參數(shù)?，F(xiàn)在GTX 1080Ti都出來了，硬件發(fā)展的還是比較快的，這也是深度學(xué)習(xí)能飛速發(fā)展的重要原因之一吧）
數(shù)據(jù)增強(qiáng)。隨機(jī)地從256*256的原始圖像中截取224*224大小的區(qū)域（以及水平翻轉(zhuǎn)的鏡像），相當(dāng)于增加了(（256-224）^2)*2=2048倍的數(shù)據(jù)量。如果沒有數(shù)據(jù)增強(qiáng)，僅靠原始數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量，參數(shù)眾多的CNN會陷入過擬合中，進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)后可以大大減輕過擬合，提升模型的泛化能力。進(jìn)行預(yù)測時，則是取圖片的四個角加中間共5個位置，并進(jìn)行左右翻轉(zhuǎn)，一共獲得10個圖片，對它們進(jìn)行預(yù)測并對求10次結(jié)果求均值。同時，AlexNet論文中提到了會對圖像的RGB數(shù)據(jù)進(jìn)行PCA處理，并對主成分做一個標(biāo)準(zhǔn)差為0.1的高斯擾動，增加了一些噪聲，這個Trick可以讓錯誤率再下降1%。
AlexNet每層的超參數(shù)
其中，
Input：圖片尺寸224*224
Conv1：卷積核11*11，步長4，96個filter（卷積核尺寸較大）
ReLU
LRN1
Max pooling1：3*3，步長2
Conv2：卷積核5*5，步長1，256個filter
ReLU
LRN2
Max pooling2：3*3，步長2
Conv3：卷積核3*3，步長1，384個filter
ReLU
Conv4：卷積核3*3，步長1，384個filter
ReLU
Conv5：卷積核3*3，步長1，256個filter
ReLU
Max pooling3：3*3，步長2
FC1：4096
ReLU
FC2：4096
ReLU
FC3（Output）：1000
對AlexNet使用MNIST數(shù)據(jù)集
代碼如下：
from datetime import datetime
import time
import tensorflow as tf
import input_data
mnist = input_data.read_data_sets('data/', one_hot=True)
print("MNIST READY")
# 定義網(wǎng)絡(luò)參數(shù)
n_input = 784 # 輸入的維度
n_output = 10 # 標(biāo)簽的維度
learning_rate = 0.001
dropout = 0.75
# 定義函數(shù)print_activations來顯示網(wǎng)絡(luò)每一層結(jié)構(gòu)，展示每一個卷積層或池化層輸出tensor的尺寸
def print_activations(t):
print(t.op.name, '', t.get_shape().as_list())
# 定義卷積操作
def conv2d(input, w, b):
return tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(tf.nn.conv2d(input, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME'), b)) # 參數(shù)分別指定了卷積核的尺寸、多少個channel、filter的個數(shù)即產(chǎn)生特征圖的個數(shù)# 步長為1，即掃描全圖像素,[1, 1, 1, 1]分別代表batch_size、h、w、c的stride
# 定義池化操作
def max_pool(input):
return tf.nn.max_pool(input, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME') # padding有兩種選擇：'SAME'（窗口滑動時，像素不夠會自動補(bǔ)0）或'VALID'（不夠就跳過）兩種選擇
# 定義全連接操作
def fc(input, w, b):
return tf.nn.relu(tf.add(tf.matmul(input, w), b)) # w*x+b，再通過非線性激活函數(shù)relu
# 定義網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
def alex_net(_input, _weights, _biases, _keep_prob):
_input_r = tf.reshape(_input, [-1, 28, 28, 1]) # 對圖像做一個預(yù)處理，轉(zhuǎn)換為tf支持的格式，即[n, h, w, c],-1是確定好其它3維后，讓tf去推斷剩下的1維
with tf.name_scope('conv1'):
_conv1 = conv2d(_input_r, _weights['wc1'], _biases['bc1'])
print_activations(_conv1) # 將這一層最后輸出的tensor conv1的結(jié)構(gòu)打印出來
# # 這里參數(shù)基本都是AlexNet論文中的推薦值，但目前其他經(jīng)典卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型基本都放棄了LRN（主要是效果不明顯），
# # 并且使用LRN也會讓前饋、反饋的速度大大下降（整體速度降到1/3）
# with tf.name_scope('_lrn1'):
# _lrn1 = tf.nn.lrn(_conv1, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9, beta=0.75)
with tf.name_scope('pool1'):
_pool1 = max_pool(_conv1)
print_activations(_pool1)
with tf.name_scope('conv2'):
_conv2 = conv2d(_pool1, _weights['wc2'], _biases['bc2'])
print_activations(_conv2)
# with tf.name_scope('_lrn2'):
# _lrn2 = tf.nn.lrn(_conv2, 4, bias=1.0, alpha=0.001/9, beta=0.75)
with tf.name_scope('pool2'):
_pool2 = max_pool(_conv2)
print_activations(_pool2)
with tf.name_scope('conv3'):
_conv3 = conv2d(_pool2, _weights['wc3'], _biases['bc3'])
print_activations(_conv3)
with tf.name_scope('conv4'):
_conv4 = conv2d(_conv3, _weights['wc4'], _biases['bc4'])
print_activations(_conv4)
with tf.name_scope('conv5'):
_conv5 = conv2d(_conv4, _weights['wc5'], _biases['bc5'])
print_activations(_conv5)
with tf.name_scope('pool3'):
_pool3 = max_pool(_conv5)
print_activations(_pool3)
_densel = tf.reshape(_pool3, [-1, _weights['wd1'].get_shape().as_list()[0]]) # 定義全連接層的輸入，把pool2的輸出做一個reshape，變?yōu)橄蛄康男问? # pool_shape = _pool3.get_shape().as_list()
# nodes = pool_shape[1] * pool_shape[2] * pool_shape[3]
with tf.name_scope('fc1'):
_fc1 = fc(_densel, _weights['wd1'], _biases['bd1'])
_fc1_drop = tf.nn.dropout(_fc1, _keep_prob) # 為了減輕過擬合，使用Dropout層
print_activations(_fc1_drop)
with tf.name_scope('fc2'):
_fc2 = fc(_fc1_drop, _weights['wd2'], _biases['bd2'])
_fc2_drop = tf.nn.dropout(_fc2, _keep_prob)
print_activations(_fc2_drop)
with tf.name_scope('out'):
_out = tf.add(tf.matmul(_fc2_drop, _weights['wd3']), _biases['bd3'])
print_activations(_out)
return _out
print("CNN READY")
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_input]) # 用placeholder先占地方，樣本個數(shù)不確定為None
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_output]) # 用placeholder先占地方，樣本個數(shù)不確定為None
keep_prob = tf.placeholder(tf.float32)
# 存儲所有的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)
weights = {
# 使用截斷的正態(tài)分布（標(biāo)準(zhǔn)差0.1）初始化卷積核的參數(shù)kernel，卷積核大小為3*3，channel為1，個數(shù)64
'wc1': tf.Variable(tf.truncated_normal([3, 3, 1, 64], dtype=tf.float32, stddev=0.1), name='weights1'),
'wc2': tf.Variable(tf.truncated_normal([3, 3, 64, 128], dtype=tf.float32, stddev=0.1), name='weights2'),
'wc3': tf.Variable(tf.truncated_normal([3, 3, 128, 256], dtype=tf.float32, stddev=0.1), name='weights3'),
'wc4': tf.Variable(tf.truncated_normal([3, 3, 256, 256], dtype=tf.float32, stddev=0.1), name='weights4'),
'wc5': tf.Variable(tf.truncated_normal([3, 3, 256, 128], dtype=tf.float32, stddev=0.1), name='weights5'),
'wd1': tf.Variable(tf.truncated_normal([4*4*128, 1024], dtype=tf.float32, stddev=0.1), name='weights_fc1'),
'wd2': tf.Variable(tf.random_normal([1024, 1024], dtype=tf.float32, stddev=0.1), name='weights_fc2'),
'wd3': tf.Variable(tf.random_normal([1024, n_output], dtype=tf.float32, stddev=0.1), name='weights_output')
}
biases = {
'bc1': tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[64], dtype=tf.float32), trainable=True, name='biases1'),
'bc2': tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[128], dtype=tf.float32), trainable=True, name='biases2'),
'bc3': tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[256], dtype=tf.float32), trainable=True, name='biases3'),
'bc4': tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[256], dtype=tf.float32), trainable=True, name='biases4'),
'bc5': tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[128], dtype=tf.float32), trainable=True, name='biases5'),
'bd1': tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[1024], dtype=tf.float32), trainable=True, name='biases_fc1'),
'bd2': tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[1024], dtype=tf.float32), trainable=True, name='biases_fc2'),
'bd3': tf.Variable(tf.constant(0.0, shape=[n_output], dtype=tf.float32), trainable=True, name='biases_output')
}
pred = alex_net(x, weights, biases, keep_prob) # 前向傳播的預(yù)測值
cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(pred, y)) # 交叉熵?fù)p失函數(shù)，參數(shù)分別為預(yù)測值_pred和實際label值y，reduce_mean為求平均loss
optm = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost) # 梯度下降優(yōu)化器
corr = tf.equal(tf.argmax(pred, 1), tf.argmax(y, 1)) # tf.equal()對比預(yù)測值的索引和實際label的索引是否一樣，一樣返回True，不一樣返回False
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(corr, tf.float32)) # 將pred即True或False轉(zhuǎn)換為1或0,并對所有的判斷結(jié)果求均值
# 初始化所有參數(shù)
init = tf.global_variables_initializer()
print("FUNCTIONS READY")
# 上面神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)定義好之后，下面定義一些超參數(shù)
training_epochs = 1000 # 所有樣本迭代1000次
batch_size = 1 # 每進(jìn)行一次迭代選擇50個樣本
display_step = 10
sess = tf.Session() # 定義一個Session
sess.run(init) # 在sess里run一下初始化操作
for epoch in range(training_epochs):
avg_cost = 0.
total_batch = int(mnist.train.num_examples/batch_size)
start_time = time.time()
for i in range(total_batch):
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size) # 逐個batch的去取數(shù)據(jù)
# 獲取批數(shù)據(jù)
sess.run(optm, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob:dropout})
avg_cost += sess.run(cost, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob:1.0})/total_batch
if epoch % display_step == 0:
train_accuracy = sess.run(accuracy, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: 1.0})
test_accuracy = sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images, y: mnist.test.labels, keep_prob:1.0})
print("Epoch: %03d/%03d cost: %.9f TRAIN ACCURACY: %.3f TEST ACCURACY: %.3f" % (epoch, training_epochs, avg_cost, train_accuracy, test_accuracy))
# 計算每輪迭代的平均耗時mn和標(biāo)準(zhǔn)差sd，并顯示
duration = time.time() - start_time
print('%s: step %d, duration = %.3f' % (datetime.now(), epoch, duration))
print("DONE")
本文參考《TensorFlow實戰(zhàn)》黃文堅 唐源 著
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