TensorFlow学习笔记(四):CNN之AlexNet网络
来源:互联网 发布:简单视频剪辑电脑软件 编辑:程序博客网 时间:2024/05/17 03:18
ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 是Hinton和他的学生Alex Krizhevsky在2012年ImageNet Challenge使用的模型结构,刷新了Image Classification的准确率,从此deep learning在Image这块开始一次次刷新我们的认知,这篇文章讲解了他们alexnet如何做到能达到那么好的成绩。
AlexNet的基本结构
包括5层卷积层,3层是全连接层,下面具体讲讲:
1、第一层卷积层 输入图像为227*227*3的图像,使用了96个kernels(96,11,11,3),以4个pixel为一个单位来右移或者下移,能够产生5555个卷积后的矩形框值,然后进行Local Response Normalized和pooled之后,alexnet里面使用了两个GPU,所以从图上面看第一层卷积层厚度有两部分,池化pool_size=(3,3),滑动步长为2个pixels,得到96个2727个feature。
2、第二层卷积层使用256个,做pad_size(2,2)的处理,以1个pixel为单位移动,能够产生27*27个卷积后的矩阵框,做LRN处理,然后pooled,池化以3*3矩形框,2个pixel为步长,得到256个13*13个features。
3、第三层、第四层都没有LRN和pool,第五层只有pool,其中第三层使用384个kernels(3*3*384,pad_size=(1,1),得到384*15*15,kernel_size为(3,3),以1个pixel为步长,得到384*13*13);第四层使用384个kernels(pad_size(1,1)得到384*15*15,核大小为(3,3)步长为1个pixel,得到384*13*13);第五层使用256个kernels(pad_size(1,1)得到384*15*15,kernel_size(3,3),得到256*13*13,pool_size(3,3)步长2个pixels,得到256*6*6)。
4、全连接层: 前两层分别有4096个神经元,最后输出softmax为1000个(ImageNet)。
提高最终网络的性能一些东西:
ReLU 函数
ReLU(Rectified Linear Units) f(x)=max(0,x)。基于ReLU的深度卷积网络比基于tanh的网络训练块数倍,ReLU也比tanh能够更快的收敛。
LRN(Local Response Normalization)
使用ReLU f(x)=max(0,x)后,你会发现激活函数之后的值没有了tanh、sigmoid函数那样有一个值域区间,所以一般在ReLU之后会做一个normalization。
Dropout
在神经网络中Dropout通过修改神经网络本身结构来实现。对于某一层神经元,通过定义的概率来随机抑制一些神经元,同时保持输入层与输出层神经元的个数不变,然后按照神经网络的学习方法进行参数更新,下一次迭代中,重新随机抑制一些神经元,直至训练结束。
Data Augmentation
从256*256中随机提出227*227的patches(paper里面是224*224),还有就是通过PCA来扩展数据集。这样就很有效地扩展了数据集。
Tensorflow中基于mnist 构建alexnet网络
import input_data
mnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True)
import tensorflow as tf
# 定义网络超参数
learning_rate = 0.001
training_iters = 200000
batch_size = 64
display_step = 20
# 定义网络参数
n_input = 784 # 输入的维度
n_classes = 10 # 标签的维度
dropout = 0.8 # Dropout 的概率
# 占位符输入
x = tf.placeholder(tf.types.float32, [None, n_input])
y = tf.placeholder(tf.types.float32, [None, n_classes])
keep_prob = tf.placeholder(tf.types.float32)
# 卷积
def conv2d(name, l_input, w, b):
return tf.nn.relu(tf.nn.bias_add(tf.nn.conv2d(l_input, w, strides=[1, 1, 1, 1], padding='SAME'),b), name=name)
# 最大池化
def max_pool(name, l_input, k):
return tf.nn.max_pool(l_input, ksize=[1, k, k, 1], strides=[1, k, k, 1], padding='SAME', name=name)
# 归一化
def norm(name, l_input, lsize=4):
return tf.nn.lrn(l_input, lsize, bias=1.0, alpha=0.001 / 9.0, beta=0.75, name=name)
# 定义网络
def alex_net(_X, _weights, _biases, _dropout):
_X = tf.reshape(_X, shape=[-1, 28, 28, 1])
conv1 = conv2d('conv1', _X, _weights['wc1'], _biases['bc1'])
pool1 = max_pool('pool1', conv1, k=2)
norm1 = norm('norm1', pool1, lsize=4)
norm1 = tf.nn.dropout(norm1, _dropout)
conv2 = conv2d('conv2', norm1, _weights['wc2'], _biases['bc2'])
pool2 = max_pool('pool2', conv2, k=2)
norm2 = norm('norm2', pool2, lsize=4)
norm2 = tf.nn.dropout(norm2, _dropout)
conv3 = conv2d('conv3', norm2, _weights['wc3'], _biases['bc3'])
pool3 = max_pool('pool3', conv3, k=2)
norm3 = norm('norm3', pool3, lsize=4)
norm3 = tf.nn.dropout(norm3, _dropout)
# 全连接层,先把特征图转为向量
dense1 = tf.reshape(norm3, [-1, _weights['wd1'].get_shape().as_list()[0]])
dense1 = tf.nn.relu(tf.matmul(dense1, _weights['wd1']) + _biases['bd1'], name='fc1')
dense2 = tf.nn.relu(tf.matmul(dense1, _weights['wd2']) + _biases['bd2'], name='fc2') # Relu activation
# 网络输出层
out = tf.matmul(dense2, _weights['out']) + _biases['out']
return out
# 存储所有的网络参数
weights = {
'wc1': tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 1, 64])),
'wc2': tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 64, 128])),
'wc3': tf.Variable(tf.random_normal([3, 3, 128, 256])),
'wd1': tf.Variable(tf.random_normal([4\*4\*256, 1024])),
'wd2': tf.Variable(tf.random_normal([1024, 1024])),
'out': tf.Variable(tf.random_normal([1024, 10]))
}
biases = {
'bc1': tf.Variable(tf.random_normal([64])),
'bc2': tf.Variable(tf.random_normal([128])),
'bc3': tf.Variable(tf.random_normal([256])),
'bd1': tf.Variable(tf.random_normal([1024])),
'bd2': tf.Variable(tf.random_normal([1024])),
'out': tf.Variable(tf.random_normal([n_classes]))
}
# 构建模型
pred = alex_net(x, weights, biases, keep_prob)
# 定义损失函数和学习步骤
cost = tf.reduce_mean(tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits(pred, y))
optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost)
# 测试网络
correct_pred = tf.equal(tf.argmax(pred,1), tf.argmax(y,1))
accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(correct_pred, tf.float32))
# 初始化所有的共享变量
init = tf.initialize_all_variables()
# 开启一个训练
with tf.Session() as sess:
sess.run(init)
step = 1
while step * batch_size < training_iters:
batch_xs, batch_ys = mnist.train.next_batch(batch_size)
sess.run(optimizer, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: dropout})
if step % display_step == 0:
acc = sess.run(accuracy, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: 1.})
loss = sess.run(cost, feed_dict={x: batch_xs, y: batch_ys, keep_prob: 1.})
print "Iter " + str(step\*batch_size) + ", Minibatch Loss= " + "{:.6f}".format(loss) + ", Training Accuracy= " + "{:.5f}".format(acc)
step += 1
print "Optimization Finished!"
# 计算测试精度
print "Testing Accuracy:", sess.run(accuracy, feed_dict={x: mnist.test.images[:256], y: mnist.test.labels[:256], keep_prob: 1.})
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