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5.8 网络中的网络NiN
前几节介绍的LeNet、AlexNet和VGG在设计上的共同之处是先以由卷积层构成的模块充分抽取空间特征再以由全连接层构成的模块来输出分类结果。其中AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于如何对这两个模块加宽增加通道数和加深。本节我们介绍网络中的网络(NiN)。它提出了另外一个思路即串联多个由卷积层和“全连接”层构成的小网络来构建一个深层网络。
5.8.1 NiN块
我们知道,卷积层的输入和输出通常是四维数组(样本, 通道, 高, 宽),而全连接层的输入和输出则通常是二维数组(样本、特征)。如果想在全连接层后再接上卷积层,则需要将全连接层的输出变成四维。
NiN块是NiN中的基础块。它由一个卷积层加两个充当全连接层的 1 * 1 卷积层串联而成。其中第一个卷积层的超参数可以自行设置,而第二和第三个卷积层的超参数一般是固定的。
import time
import torch
from torch import nn, optimimport sys
sys.path.append(..)
import d2lzh_pytorch as d2l
device torch.device(cuda if torch.cuda.is_available() else cpu)def nin_block(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding):blk nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding),nn.ReLU(),nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size1),nn.ReLU(),nn.Conv2d(out_channels, out_channels, kernel_size1),nn.ReLU())return blk5.8.2 NiN模型
NiN是在AlexNet问世不久后提出的。它们的卷积层设定有类似之处。NiN使用卷积窗口形状分别为 11×11、 5×5和3×3的卷积层,相应的输出通道也与AlexNet中的一致。每个NiN块后接一个步幅为2、窗口形状为3×3的最大池化层。
除使用NiN块以外NiN还有一个设计与AlexNet显著不同NiN去掉了AlexNet最后的3个全连接层取而代之地NiN使用了输出通道数等于标签类别数的NiN块然后使用全局平均池化层对每个通道中所有元素求平均并直接用于分类。这里的全局平均池化层即窗口形状等于输入空间维形状的平均池化层。NiN的这个设计的好处是可以显著减小模型参数尺寸从而缓解过拟合。然而该设计有时会造成获得有效模型的训练时间的增加。
import torch.nn.functional as Fclass GlobalAvgPool2d(nn.Module):# 全局平均池化层可通过将池化窗口形状设置成输入的高和宽实现def __init__(self):super(GlobalAvgPool2d, self).__init__()def forward(self, x):return F.avg_pool2d(x, kernel_sizex.size()[2:])net nn.Sequential(nin_block(1, 96, kernel_size 11, stride 4, padding 0),nn.MaxPool2d(kernel_size 3, stride 2),nin_block(96, 256, kernel_size 5, stride 1, padding 2),nn.MaxPool2d(kernel_size 3, stride 2),nin_block(256, 384, kernel_size 3, stride 1, padding 1),nn.MaxPool2d(kernel_size3, stride 2),nn.Dropout(0.5),# 标签类别数是10nin_block(384, 10, kernel_size 3, stride1, padding 1),GlobalAvgPool2d(),# 将四维的输出转成二维的输出,其形状为(批量, 10)d2l.FlattenLayer()
)print(net)构建数据观察每一层的结构
X torch.rand(1, 1, 224, 224)
for name, blk in net.named_children():X blk(X)print(name, output shape: , X.shape)5.8.3 获取数据和训练模型
batch_size 128
train_iter, test_iter d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize224)lr, num_epochs 0.002, 5
optimizer torch.optim.Adam(net.parameters(), lr lr)
d2l.train_ch5(net, train_iter, test_iter, batch_size, optimizer, device, num_epochs)
