动手学深度学习（pytorch）学习记录29-网络中的网络(NiN)[学习记录]

介绍

网络中的网络（Network in Network，简称NiN）是一种经典的卷积神经网络结构，由Min Lin等人在2013年提出。NiN的核心思想是在传统的卷积神经网络中引入小型的多层感知机（MLP），以增强网络的特征提取能力。

NiN的主要特点包括：

MLP卷积层（MLP Convolution Layers）：NiN通过在卷积层之间加入小型的MLP网络来提取更抽象的特征。这些MLP网络实际上是1x1卷积层，它们可以在保持空间结构的同时，对每个像素位置的通道进行全连接操作。
全局平均池化层（Global Average Pooling）：NiN去除了容易造成过拟合的全连接层，而是使用全局平均池化层来减少模型参数的数量。这种池化层在所有位置上进行求和，输出固定数量的特征，直接用于分类。
NiN块（NiN Blocks）：NiN的基本构建单元是NiN块，它由一个普通卷积层和两个1x1卷积层组成。普通卷积层负责提取空间特征，而1x1卷积层则充当逐像素的全连接层，增强了特征的非线性表达能力。
减少参数数量：由于使用了全局平均池化层和1x1卷积层替代传统的全连接层，NiN显著减少了模型的参数数量，有助于缓解过拟合问题。
提高泛化能力：NiN的设计有助于提高模型的泛化能力，因为它通过MLP卷积层和全局平均池化层捕捉到了更丰富的特征表示。

NiN的这些设计影响了后续许多卷积神经网络的结构，尤其是在特征提取和分类器设计方面。尽管NiN是一个相对较老的模型，但它的设计理念仍然对深度学习领域产生了深远的影响。

LeNet、AlexNet和VGG都有相同的设计模式：用一系列的卷积层和汇聚层来提取空间结构特征，然后通过全连接层对特征的表征进行处理。

NiN网络使用的NiN块通过在卷积层之间加入类似于全连接层的1x1卷积层（也称为mlpconv层），增强了网络的非线性特征提取能力。这种设计允许网络在保持空间结构信息的同时，增加了网络的深度和复杂度。

NiN块

以一个普通的卷积层开始，后接两个1×1卷积层(充当带有ReLU激活函数的逐像素全连接层)

python 复制代码

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l


def nin_block(in_channels, out_channels, kernel_size, strides, padding):
    return nn.Sequential(
        nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, strides, padding),
        nn.ReLU(),
        nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=1), nn.ReLU(),
        nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size=1), nn.ReLU())

NiN模型

NiN完全取消了全连接层，而是使用一个NiN块，输出通道数等于标签类别数

python 复制代码

net = nn.Sequential(
    nin_block(1, 96, kernel_size=11, strides=4, padding=0),
    nn.MaxPool2d(3, stride=2),
    nin_block(96, 256, kernel_size=5, strides=1, padding=2),
    nn.MaxPool2d(3, stride=2),
    nin_block(256, 384, kernel_size=3, strides=1, padding=1),
    nn.MaxPool2d(3, stride=2),
    nn.Dropout(0.5),
    # 标签类别数是10
    nin_block(384, 10, kernel_size=3, strides=1, padding=1),
    nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),
    # 将四维的输出转成二维的输出，其形状为(批量大小,10)
    nn.Flatten())

创建一个数据样本来查看每个块的输出形状。

python 复制代码

X = torch.rand(size=(1, 1, 224, 224))
for layer in net:
    X = layer(X)
    print(layer.__class__.__name__,'output shape:\t', X.shape)

Sequential output shape:	 torch.Size([1, 96, 54, 54])
MaxPool2d output shape:	 torch.Size([1, 96, 26, 26])
Sequential output shape:	 torch.Size([1, 256, 26, 26])
MaxPool2d output shape:	 torch.Size([1, 256, 12, 12])
Sequential output shape:	 torch.Size([1, 384, 12, 12])
MaxPool2d output shape:	 torch.Size([1, 384, 5, 5])
Dropout output shape:	 torch.Size([1, 384, 5, 5])
Sequential output shape:	 torch.Size([1, 10, 5, 5])
AdaptiveAvgPool2d output shape:	 torch.Size([1, 10, 1, 1])
Flatten output shape:	 torch.Size([1, 10])

训练模型

python 复制代码

lr, num_epochs, batch_size = 0.05, 30, 128
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=224)
d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())

loss 0.222, train acc 0.919, test acc 0.903
1686.5 examples/sec on cuda:0

· 本文使用了d2l包，这极大地减少了代码编辑量，需要安装d2l包才能运行本文代码
封面图片来源

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