神经网络

    一般来说， 增加网络的深度与宽度可以提升网络的性能， 但是这样做也会带来参数量的大幅度增加， 同时较深的网络需要较多的数据， 否则容易产生过拟合现象。 除此之外， 增加神经网络的深度容易带来梯度消失的现象。 在2014年的ImageNet大赛上， 获得冠军的Inception v1（又名GoogLeNet） 网络较好地解决了这个问题。

     Inception v1网络是一个精心设计的22层卷积网络， 并提出了具有良好局部特征结构的Inception模块， 即对特征并行地执行多个大小不同的卷积运算与池化， 最后再拼接到一起。 由于1×1、 3×3和5×5的卷积运算对应不同的特征图区域， 因此这样做的好处是可以得到更好的图像表征信息。

     Inception模块如图3.13所示， 使用了三个不同大小的卷积核进行卷积运算， 同时还有一个最大值池化， 然后将这4部分级联起来（通道拼接） ， 送入下一层。

      在上述模块的基础上， 为进一步降低网络参数量， Inception又增加了多个1×1的卷积模块。 如图3.14所示， 这种1×1的模块可以先将特征图降维， 再送给3×3和5×5大小的卷积核， 由于通道数的降低， 参数量也有了较大的减少。 值得一提的是， 用1×1卷积核实现降维的思想， 在后面的多个轻量化网络中都会使用到。

     Inception v1网络一共有9个上述堆叠的模块， 共有22层， 在最后的Inception模块处使用了全局平均池化。 为了避免深层网络训练时带来的梯度消失问题， 作者还引入了两个辅助的分类器， 在第3个与第6个Inception模块输出后执行Softmax并计算损失， 在训练时和最后的损失一并回传 。

Inception v1的参数量是AlexNet的1/12 ， VGGNet的1/3 ， 适合处理大规模数据， 尤其是对于计算资源有限的平台。 下面使用PyTorch来搭建一个单独的Inception模块， 新建一个inceptionv1.py文件， 代码如下：

import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F

# 首先定义一个包含conv与ReLU的基础卷积类
class BasicConv2d(nn.Module):

    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, padding=0):
        super(BasicConv2d, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, padding=padding)

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        return F.relu(x, inplace=True)
    
class Inceptionv1(nn.Module):
    
    def __init__(self, in_dim, hid_1_1, hid_2_1, hid_2_3, hid_3_1, out_3_5, out_4_1):
        super(Inceptionv1, self).__init__()
        # 下面分别是4个子模块各自的网络定义
        self.branch1x1 = BasicConv2d(in_dim, hid_1_1, 1)
        self.branch3x3 = nn.Sequential(
                BasicConv2d(in_dim, hid_2_1, 1),
                BasicConv2d(hid_2_1, hid_2_3, 3, padding=1)
        )
        self.branch5x5 = nn.Sequential(
                BasicConv2d(in_dim, hid_3_1, 1),
                BasicConv2d(hid_3_1, out_3_5, 5, padding=2)
        )
        self.branch_pool = nn.Sequential(
                nn.MaxPool2d(3, stride=1, padding=1),
                BasicConv2d(in_dim, out_4_1, 1)
        )

    def forward(self, x):
        b1 = self.branch1x1(x)
        b2 = self.branch3x3(x)
        b3 = self.branch5x5(x)
        b4 = self.branch_pool(x)
        # 将这四个子模块沿着通道方向进行拼接
        output = torch.cat((b1, b2, b3, b4), dim=1)
        return output

import torch
from inceptionv1 import Inceptionv1
# 网络实例化， 输入模块通道数， 并转移到GPU上
net_inception1 = Inceptionv1(3, 64, 32, 64, 64, 96, 32).cuda()
print(net_inception1)
>> Inceptionv1(
    # 第一个分支， 使用1×1卷积， 输出通道数为64
    (branch1x1): BasicConv2d(
        (conv): Conv2d(3, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
    )
    # 第一个分支， 使用1×1卷积， 输出通道数为64
    (branch3x3): Sequential(
        (0): BasicConv2d(
        (conv): Conv2d(3, 32, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
        )
        (1): BasicConv2d(
        (conv): Conv2d(32, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
        )
    )
    # 第三个分支， 使用1×1卷积与5×5卷积， 输出通道数为96
    (branch5x5): Sequential(
        (0): BasicConv2d(
        (conv): Conv2d(3, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
        )
        (1): BasicConv2d(
        (conv): Conv2d(64, 96, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1), padding=(2, 2))
        )
    )
    # 第四个分支， 使用最大值池化与1×1卷积， 输出通道数为32
    (branch_pool): Sequential(
        (0): MaxPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1, dilation=1, ceil_mode=False)
        (1): BasicConv2d(
        (conv): Conv2d(3, 32, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
        )
    )
    )
input = torch.randn(1, 3, 256, 256).cuda()
print(input.shape)
>> torch.Size([1, 3, 256, 256])

output = net_inception1(input)
print(output.shape)
# 可以看到输出的通道数是输入通道数的和， 即256=64+64+96+32
>> torch.Size([1, 256, 256, 256])

   在Inception v1网络的基础上， 随后又出现了多个Inception版本。Inception v2进一步通过卷积分解与正则化实现更高效的计算， 增加了BN层， 同时利用两个级联的3×3卷积取代了Inception v1版本中的5×5卷积， 如图3.15所示， 这种方式既减少了卷积参数量， 也增加了网络的非 线性能力 。

 使用PyTorch来搭建一个单独的Inception v2模块， 默认输入的通道数为192， 新建一个inceptionv2.py文件， 代码如下 ：

import torch
from torch import nn
import torch.nn.functional as F
# 构建基础的卷积模块， 与Inception v2的基础模块相比， 增加了BN层
class BasicConv2d(nn.Module):

    def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, padding=0):
        super(BasicConv2d, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, padding=padding)
        self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels, eps=0.001)

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = self.bn(x)
        return F.relu(x, inplace=True)
class Inceptionv2(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Inceptionv2, self).__init__()
        self.branch1 = BasicConv2d(192, 96, 1, 0) # 对应1x1卷积分支
        # 对应1x1卷积与3x3卷积分支
        self.branch2 = nn.Sequential(
            BasicConv2d(192, 48, 1, 0),
            BasicConv2d(48, 64, 3, 1)
        ) 
        #对应1x1卷积、 3x3卷积与3x3卷积分支
        self.branch3 = nn.Sequential(
            BasicConv2d(192, 64, 1, 0),
            BasicConv2d(64, 96, 3, 1),
            BasicConv2d(96, 96, 3, 1)
        ) 
        #对应3x3平均池化与1x1卷积分支
        self.branch4 = nn.Sequential(
            nn.AvgPool2d(3, stride=1, padding=1, count_include_pad=False),
            BasicConv2d(192, 64, 1, 0)
        )

     # 前向过程， 将4个分支进行torch.cat()拼接起来
    def forward(self, x):
        x0 = self.branch1(x)
        x1 = self.branch2(x)
        x2 = self.branch3(x)
        x3 = self.branch4(x)
        out = torch.cat((x0, x1, x2, x3), 1)
        return out

import torch
from inceptionv2 import Inceptionv2

net_inceptionv2 = Inceptionv2().cuda()
print(net_inceptionv2)
>> Inceptionv2(
    # 第1个分支， 使用1×1卷积， 输出通道数为96
    (branch1): BasicConv2d(
        (conv): Conv2d(192, 96, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
        (bn): BatchNorm2d(96, eps=0.001, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
    )
    # 第2个分支， 使用1×1卷积与3×3卷积， 输出通道数为64
    (branch2): Sequential(
        (0): BasicConv2d(
        (conv): Conv2d(192, 48, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
        (bn): BatchNorm2d(48, eps=0.001, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
        )
        (1): BasicConv2d(
        (conv): Conv2d(48, 64, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
        (bn): BatchNorm2d(64, eps=0.001, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
        )
    )
    #第3个分支， 使用1×1卷积与两个连续的3×3卷积， 输出通道数为96
    (branch3): Sequential(
        (0): BasicConv2d(
        (conv): Conv2d(192, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
        (bn): BatchNorm2d(64, eps=0.001, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
        )
        (1): BasicConv2d(
        (conv): Conv2d(64, 96, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
        (bn): BatchNorm2d(96, eps=0.001, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
        )
        (2): BasicConv2d(
        (conv): Conv2d(96, 96, kernel_size=(3, 3), stride=(1, 1), padding=(1, 1))
        (bn): BatchNorm2d(96, eps=0.001, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
        )
    )
    #第4个分支， 使用平均池化与1×1卷积， 输出通道数为64
    (branch4): Sequential(
        (0): AvgPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        (1): BasicConv2d(
        (conv): Conv2d(192, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))
        (bn): BatchNorm2d(64, eps=0.001, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)
        )
    )
    )

input = torch.randn(1, 192, 32, 32).cuda()
print(input.shape)
>> torch.Size([1, 192, 32, 32])

# 将输入传入实例的网络
output = net_inceptionv2(input)
print(output.shape)
# 输出特征图的通道数为： 96+64+96+64=320
>> torch.Size([1, 320, 32, 32])

更进一步， Inception v2将n×n的卷积运算分解为1×n与n×1两个卷积， 如图3.16所示， 这种分解的方式可以使计算成本降低33%。

Inception v3在Inception v2的基础上， 使用了RMSProp优化器， 在辅
助的分类器部分增加了7×7的卷积， 并且使用了标签平滑技术。

   Inception v3在Inception v2的基础上， 使用了RMSProp优化器， 在辅助的分类器部分增加了7×7的卷积， 并且使用了标签平滑技术。

  Inception v4则是将Inception的思想与残差网络进行了结合， 显著提升了训练速度与模型准确率， 这里对于模块细节不再展开讲述。 至于残差网络这一里程碑式的结构， 正是由下一节的网络ResNet引出的。