经典卷积架构:AlexNet

AlexNet

在2012年的Imagenet竞赛中，AlexNet以低于第二名10.8个百分点的top-5错误率赢得了冠军，自此以后，基于CNN的图像分类算法开始流行起来，深度学习时代到来了。

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AlexNet的网络结构如上图所示。相比于之前的LeNet-5，AlexNet堆叠了更多的卷积块，从而网络更深。同时，它还引入了Dropout的技巧，以及ReLU激活函数等。

在AlexNet刚被提出时，受限于当时的算力，作者采用了多个GPU进行训练。而随着技术的发展，现在的算力已经可以在单卡上训练AlexNet了，且显存绰绰有余。

更多细节，将在代码实现中体现。

PyTorch 实现AlexNet

代码实现时，去除了现在已经很少被使用的LRN(局部响应归一化)；并且将最后一个池化层由最大池化改为自适应平均池化，这种池化方法可以将不同尺寸的输入图片固定到特定尺寸，于是就可以固定住该池化层后面紧挨着的第一个全连接层的参数（最后一个池化层到第一个全连接之间有一个flatten操作，由于池化层输出的尺寸是固定的，因此flatten后再输入到这个全连接层的神经元个数也是固定的），使用起来更加方便。

import torch
import torch.nn as nn

class AlexNet(nn.Module):

    def __init__(self, num_classes: int = 1000) -> None:
        super(AlexNet, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=2),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
            nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
            nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2),
        )
        
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d((6, 6))
        
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Dropout(),
            nn.Flatten(start_dim=1),
            nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Dropout(),
            nn.Linear(4096, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Linear(4096, num_classes),
        )

    def forward(self, x: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
        x = self.features(x)
        x = self.avgpool(x)
        x = self.classifier(x)
        return x

测试一下：
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可以看到，对于输入的3*224*224的图片，经过AlexNet后，得到了1000维的向量。

那这中间的shape变化情况是怎么样的呢？我们可以看一下：

all_layers=nn.ModuleList()
all_layers.extend(model.features)
all_layers.append(model.avgpool)
all_layers.extend(model.classifier)
x=torch.randn(4,3,224,224)
for layer in all_layers:
    x=layer(x)
    print('\nshape:  '+str(x.shape)+'   ####  layer:',layer)

输出信息便是shape每经过一层后的变化情况，如下：
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参考：