GoogLeNet模型
1. GoogLeNet介绍
1.1 背景
GoogLeNet是谷歌（Google）研究出来的深度网络结构，为什么不叫“GoogleNet”，而叫“GoogLeNet”，据说是为了向“LeNet”致敬，因此取名为“GoogLeNet”。
2014年，GoogLeNet和VGG是当年ImageNet挑战赛(ILSVRC14)的双雄，GoogLeNet获得了第一名、VGG获得了第二名，这两类模型结构的共同特点是层次更深了。VGG继承了LeNet以及AlexNet的一些框架结构，而GoogLeNet则做了更加大胆的网络结构尝试，虽然深度只有22层，但大小却比AlexNet和VGG小很多，GoogleNet参数为500万个，AlexNet参数个数是GoogleNet的12倍，VGGNet参数又是AlexNet的3倍，因此在内存或计算资源有限时，GoogleNet是比较好的选择；从模型结果来看，GoogLeNet的性能却更加优越。
1.2 GoogLeNet网络结构
谷歌提出了最原始Inception的基本结构，既能增加神经网络表现，又能保证计算资源的使用效率：
该结构将CNN中常用的卷积（1x1，3x3，5x5）、池化操作（3x3）堆叠在一起（卷积、池化后的尺寸相同，将通道相加），一方面增加了网络的宽度，另一方面也增加了网络对尺度的适应性。
网络卷积层中的网络能够提取输入的每一个细节信息，同时5x5的滤波器也能够覆盖大部分接受层的的输入。还可以进行一个池化操作，以减少空间大小，降低过度拟合。在这些层之上，在每一个卷积层后都要做一个ReLU操作，以增加网络的非线性特征。
然而这个Inception原始版本，所有的卷积核都在上一层的所有输出上来做，而那个5x5的卷积核所需的计算量就太大了，造成了特征图的厚度很大，为了避免这种情况，在3x3前、5x5前、max pooling后分别加上了1x1的卷积核，以起到了降低特征图厚度的作用，这也就形成了Inception最初的的网络结构，如下图所示：
其中1x1的卷积核的作用：
- 减少维度，并用于修正线性激活(ReLU)：
比如，上一层的输出为100x100x128，经过具有256个通道的5x5卷积层之后(stride=1，pad=2)，输出数据为100x100x256，其中，卷积层的参数为128x5x5x256= 819200。而假如上一层输出先经过具有32个通道的1x1卷积层，再经过具有256个输出的5x5卷积层，那么输出数据仍为为100x100x256，但卷积参数量已经减少为128x1x1x32 + 32x5x5x256= 204800，大约减少了4倍。
GoogLeNet 由Inception基础块组成。 Inception块相当于⼀个有4条线路的⼦⽹络。它通过不同窗口形状的卷积层和最⼤池化层来并⾏抽取信息，并使⽤1×1卷积层减少通道数从而降低模型复杂度。 可以⾃定义的超参数是每个层的输出通道数，我们以此来控制模型复杂度。
GoogLeNet模型完整模型结构为：
2. PyTorch实现
2.1 导入相应的包
import time
import torch
from torch import nn, optim
import torchvision
import numpy as np
import sys
sys.path.append("/home/kesci/input/")
import d2lzh1981 as d2l
import os
import torch.nn.functional as F
2.2 定义Inception块结构
class Inception(nn.Module):
# c1 - c4为每条线路里的层的输出通道数
def __init__(self, in_c, c1, c2, c3, c4):
super(Inception, self).__init__()
# 线路1，单1 x 1卷积层
self.p1_1 = nn.Conv2d(in_c, c1, kernel_size=1)
# 线路2，1 x 1卷积层后接3 x 3卷积层
self.p2_1 = nn.Conv2d(in_c, c2[0], kernel_size=1)
self.p2_2 = nn.Conv2d(c2[0], c2[1], kernel_size=3, padding=1)
# 线路3，1 x 1卷积层后接5 x 5卷积层
self.p3_1 = nn.Conv2d(in_c, c3[0], kernel_size=1)
self.p3_2 = nn.Conv2d(c3[0], c3[1], kernel_size=5, padding=2)
# 线路4，3 x 3最大池化层后接1 x 1卷积层
self.p4_1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1)
self.p4_2 = nn.Conv2d(in_c, c4, kernel_size=1)
# 每一层都要经过ReLU激活函数
def forward(self, x):
p1 = F.relu(self.p1_1(x))
p2 = F.relu(self.p2_2(F.relu(self.p2_1(x))))
p3 = F.relu(self.p3_2(F.relu(self.p3_1(x))))
p4 = F.relu(self.p4_2(self.p4_1(x)))
return torch.cat((p1, p2, p3, p4), dim=1) # 在通道维上连结输出
2.3 定义GoogLeNet网络
# b1是7x7卷积层 + 3x3最大池化层
b1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1))
# b2是1x1卷积层 + 3x3卷积层 + 3x3最大池化层
b2 = nn.Sequential(nn.Conv2d(64, 64, kernel_size=1),
nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=3, padding=1),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1))
# b3是Inception块x2 + 3x3最大池化层
b3 = nn.Sequential(Inception(192, 64, (96, 128), (16, 32), 32),
Inception(256, 128, (128, 192), (32, 96), 64),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1))
# b4是Inception块x5 + 3x3最大池化层
b4 = nn.Sequential(Inception(480, 192, (96, 208), (16, 48), 64),
Inception(512, 160, (112, 224), (24, 64), 64),
Inception(512, 128, (128, 256), (24, 64), 64),
Inception(512, 112, (144, 288), (32, 64), 64),
Inception(528, 256, (160, 320), (32, 128), 128),
nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1))
# b5是Inception块x2 + 全局平均池化层
b5 = nn.Sequential(Inception(832, 256, (160, 320), (32, 128), 128),
Inception(832, 384, (192, 384), (48, 128), 128),
d2l.GlobalAvgPool2d())
# nn.Sequential()连接以上结构并添加一个全连接输出层
net = nn.Sequential(b1, b2, b3, b4, b5,
d2l.FlattenLayer(), nn.Linear(1024, 10))
2.4 训练
net = nn.Sequential(b1, b2, b3, b4, b5, d2l.FlattenLayer(), nn.Linear(1024, 10))
#batchsize=128
batch_size = 16
# 如出现“out of memory”的报错信息，可减小batch_size或resize
#train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=96)
lr, num_epochs = 0.001, 5
optimizer = torch.optim.Adam(net.parameters(), lr=lr)
d2l.train_ch5(net, train_iter, test_iter, batch_size, optimizer, device, num_epochs)
