AlexNet 讲解及pytorch实现 ----1 AlexNet主要技术突破点

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一. AlexNet网络结构

2012年，该网络ILSVRC-2012图像分类的冠军，top-5的识别错误率为15.3%， 比第二名高出10个百分点。

1. 下面是论文中的网络结构：
   

原始网络将模型分为两部分，分开在两个GPU上训练，与下面合并的网络结构等价：

2. 各部分网络结构的参数及输入输出图像大小计算：
   

二. AlexNet的意义及技术优势

1. 在神经网络罗发展历史上的重要意义

• 证明了CNN在复杂模型下的有效性
• 使用GPU训练可以在可接受的时间内得到结果
  以上两点推动了深层网络结构的构建以及采用GPU的加速训练方法 。

2. 技术上引进新的思想

1. 激活函数使用Relu， 不再使用sigmoid和tanh函数，其优势在于收敛速度更快，使得训练时间更短， 已成为卷积神经网络最常用的激活函数。https://blog.csdn.net/NOT_GUY/article/details/78749509

   函数形式： $f(x) = max(0, x)$
   函数形状如下：
   

   但是Relu函数最大的缺点是，Dead ReLU Problem（神经元坏死现象）：某些神经元可能永远不会被激活，导致相应参数永远不会被更新（在负数部分，梯度为0）

   导致如此的原因有两个：

   • 参数初始化问题: 采用Xavier的变体He initialization,思想是保证输入和输出方差相同，故参数服从均值为0，方差为 $\frac{2}{输入神经元个数}$的正态分布 。以及BN层的使用，简单的说就是在线性变化和非线性激活函数之间，将数值做一次高斯归一化和线性变化

   • learning rate太高导致在训练过程中参数更新太大: 设置晓得学习率以及再用adagrad， adam等自动调整学习率的优化算法

2. 局部响应归一化层（Local Response Normalization Layer）
   LRN层只存在于第一层卷积层和第二层卷积层的激活函数后面，引入这一层 的主要目的，主要是为了防止过拟合，增加模型的泛化能力.
   

   

   但是对于这种方法对于算法的优化程度存在争议，后期的网络结构基本不再采用这种方法。

3. 采用重叠的最大池化层，来“稍微”减轻过拟合
   kernal_size = 33, s=2 ，通过提取33小矩形框中的最大值来提取局部特征，减少冗余信息。
   传统的卷积层中，相邻的池化单元是不重叠的。比如stride>=kernel_size，而如果stride<kernel_size，将使用重叠的池化层。

3. 论文减轻过拟合的方法

1. 数据集扩增
   大部分算法过拟合的原因是数据集数量不够，通过翻转，裁剪等方法来增加数据集的数量

2. 采用Dropout，来减轻过拟合
   实际类似于模型集合的方式，在全连接层中使用Dropout，比如设概率为0.5，则每个隐藏层神经元的输入以0.5的概率输出为0。输出为0的神经元相当于从网络中去除，不参与前向计算和反向传播。所以对于每次输入，神经网络都会使用不同的结构。注意在测试时需要将Dropout层去掉。

3. 使用权重衰减的损失函数优化算法
   

   $\epsilon$为学习率， $w_i$为第 $i$训练的权重

接来下分析pytorch的AlexNet实现，注意AlexNet没有使用LRN层。

博客引用：
1… Xavier 初始化参数的推导
http://andyljones.tumblr.com/post/110998971763/an-explanation-of-xavier-initialization
4. 参数初始化讨论https://blog.liexing.me/2017/10/24/deep-learning-weight-initialization/
3.激活函数讨论：https://blog.csdn.net/NOT_GUY/article/details/78749509
5. LRN的探讨
https://blog.csdn.net/hduxiejun/article/details/70570086
http://yeephycho.github.io/2016/08/03/Normalizations-in-neural-networks/