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多层感知机#xff1a;由一个输入层#xff0c;一个或多个隐藏层和一个输出层组成。#xff08;至少有一个隐藏层#xff0c;即至少3层#xff09;
全连接层#xff1a;是MLP的一种特殊情况#xff0c;每个节点都与前一层的所有节点连接#xff0c;全连接…一.前提知识
多层感知机由一个输入层一个或多个隐藏层和一个输出层组成。至少有一个隐藏层即至少3层
全连接层是MLP的一种特殊情况每个节点都与前一层的所有节点连接全连接层可以解决线性可分问题无法学习到非线性特征。只有输入和输出层
二.NiN模型特点
NiN与过去模型的区别AlexNet和VGG对LeNet的改进在于如何扩大和加深这两个模块。他们都使用了全连接层使用全连接层就可能完全放弃表征的空间结构。 NiN放弃了使用全连接层而是使用两个1x1卷积层(将空间维度中的每个像素视为单个样本将通道维度视为不同特征。)相当于在每个像素的通道上分别使用多层感知机。
优点:NiN去除了全连接层可以减少过拟合同时显著减少NiN的参数数量
三.模型架构 四.代码
import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
import timedef nin_block(in_channels,out_channels,kernel_size,strides,padding):return nn.Sequential(# 卷积层nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,strides,padding),nn.ReLU(),# 两个带有ReLU激活函数的 1x1卷积层nn.Conv2d(out_channels,out_channels,kernel_size1),nn.ReLU(),nn.Conv2d(out_channels,out_channels,kernel_size1),nn.ReLU())net nn.Sequential(nin_block(1,96,kernel_size11,strides4,padding0),nn.MaxPool2d(3,stride2),nin_block(96,256,kernel_size5,strides1,padding2),nn.MaxPool2d(3,stride2),nin_block(256,384,kernel_size3,strides1,padding1),nn.MaxPool2d(3,stride2),nn.Dropout(0.5),# 标签类别是10nin_block(384,10,kernel_size3,strides1,padding1),# 二维自适应平均池化不用指定池化窗口大小nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)),# 将(样本通道w,h) 批量1011四维的输出转成2维的输出其形状为(批量大小,10)nn.Flatten()
)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])六.不同参数训练结果
学习率是0.1的情况
# 训练模型
lr,num_epochs,batch_size 0.1,10,128
train_iter,test_iter d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size,resize224)
d2l.train_ch6(net,train_iter,test_iter,num_epochs,lr,d2l.try_gpu())学习率是0.05的情况提升了6个点
开始计时
start_time time.time()
# 训练模型
lr,num_epochs,batch_size 0.05,10,128
train_iter,test_iter d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size,resize224)
d2l.train_ch6(net,train_iter,test_iter,num_epochs,lr,d2l.try_gpu())
计时结束
end_time time.time()
run_time end_time - start_time
# 将输出的秒数保留两位小数
print(f{round(run_time,2)}s)学习率为0.01批次等于30的情况(反而下降了) 思考
为什么NiN块中有两个1x1卷积层
从NiN替换掉全连接层使用多层感知机角度来说 因为1个1x1卷基层相当于全连接层两个1x1卷积层使输入和输出层中间有了隐藏层才相当于多层感知机。
