ResNet - 残差神经网络(CNN卷积神经网络)

文章目录

ResNet - 残差网络
- 定义残差块(Residual)
- ResNet模型
- 训练模型
- 小结

ResNet - 残差网络

关于ResNet残差网络，最本质且主要的公式如下:

f(x)=g(x)+xf(x) = g(x) + x f(x)=g(x)+x

可以认为 f(x)f(x)f(x) 是最终残差网络的输出， g(x)g(x)g(x) 是残差网络中两次卷积的输出， xxx 是样本数据集。

一个残差块的主要结构如下图所示:

下面我们来先定义一个残差块Residual。

定义残差块(Residual)

import torch
from torch import nn
from torch.nn import functional as F
from d2l import torch as d2l"""
定义残差网络
每个残差块的具体逻辑：
1、3*3卷积层操作
2、批量规范化
3、relu激活函数
4、3*3卷积层操作
5、批量规范化
称以上5步的操作为f(x)函数
若未指定1*1卷积操作，则输出返回 x + f(x)
否则返回 conv3(x) + f(x)， 其中conv3()代表1*1卷积层
"""
class Residual(nn.Module):  #@savedef __init__(self, input_channels, num_channels,use_1x1conv=False, strides=1):super().__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(input_channels, num_channels,kernel_size=3, padding=1, stride=strides)                 #3*3卷积操作self.conv2 = nn.Conv2d(num_channels, num_channels,kernel_size=3, padding=1)                                 #3*3卷积操作if use_1x1conv:self.conv3 = nn.Conv2d(input_channels, num_channels,                         #是否使用1*1卷积层操作kernel_size=1, stride=strides)else:self.conv3 = Noneself.bn1 = nn.BatchNorm2d(num_channels)self.bn2 = nn.BatchNorm2d(num_channels)                                          #两个批量规范化操作def forward(self, X):Y = F.relu(self.bn1(self.conv1(X)))Y = self.bn2(self.conv2(Y))                                                      #对样本数据进行两次卷积操作，得到g(x)if self.conv3: X = self.conv3(X)Y += X                                                                           #加上x，即 f(x) = g(x) + xreturn F.relu(Y)

该代码会生成两种类型的网络:

1.当use_1x1conv=False时，应用ReLU非线性函数之前，将输入添加到输出。

2.当use_1x1conv=True时，添加通过 1×11 \times 11×1 卷积调整通道和分辨率。

下面我们来查看输入和输出形状一致的情况。

#注意，当未使用1*1卷积层时，输入通道数和输出通道数要保持一致，否则会出现 X 与 Y 形状不一致相加出现错误的现象
blk = Residual(3, 3)
X = torch.rand(4, 3, 6, 6)                          #定义X数据集为4个样本数，3个通道，每个图片为 6*6
Y = blk(X)
Y.shape

torch.Size([4, 3, 6, 6])

blk = Residual(3, 6, use_1x1conv=True, strides=2)
blk(X).shape

torch.Size([4, 6, 3, 3])

ResNet模型

定义b1环节模型，包含一个 7×77 \times 77×7 的卷积层、批量规范化层、relu激活函数、最大汇聚层(池化层)。

b1 = nn.Sequential(nn.Conv2d(1, 64, kernel_size=7, stride=2, padding=3),nn.BatchNorm2d(64), nn.ReLU(),nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1))

ResNet使用4个由残差块组成的模块，每个模块使用若干个同样输出通道数的残差块。第一个模块的通道数同输入通道数一致。由于之前已经使用了步幅为2的最大汇聚层，所以无须减小高和宽。之后的每个模块在第一个残差块里将上一个模块的通道数翻倍，并将高和宽减半。

下面我们来实现这个模块。注意，我们对第一个模块做了特别处理。


#定义残差块，输入参数分别为输入、输出通道数，残差网络数目
def resent_block(input_channels, num_channels, num_residuals, first_block=False):blk = []                     #定义残差网络列表for i in range(num_residuals):if i == 0 and not first_block:#如果是第一个残差网络，则将宽高减半blk.append(Residual(input_channels, num_channels, use_1x1conv=True, strides=2))else:#后续的残差网络blk.append(Residual(num_channels, num_channels))return blk

接着在ResNet加入所有残差块，这里残差块存在两个残差网络。

b2 = nn.Sequential(*resent_block(64, 64, 2, first_block=True))
b3 = nn.Sequential(*resent_block(64, 128, 2))
b4 = nn.Sequential(*resent_block(128, 256, 2))
b5 = nn.Sequential(*resent_block(256, 512, 2))

最后，在ResNet中加入全局平均汇聚层，以及全连接层输出。

net = nn.Sequential(b1, b2, b3, b4, b5,nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)),nn.Flatten(), nn.Linear(512, 10))

每个模块有4个卷积层（不包括恒等映射的 1×11 \times 11×1 卷积层）。加上第一个 7×77 \times 77×7 卷积层和最后一个全连接层，共有18层。因此，这种模型通常被称为ResNet-18。通过配置不同的通道数和模块里的残差块数可以得到不同的ResNet模型，例如更深的含152层的ResNet-152。虽然ResNet的主体架构跟GoogLeNet类似，但ResNet架构更简单，修改也更方便。这些因素都导致了ResNet迅速被广泛使用。下图描述了完整的ResNet-18。

现在我们来测试下网络的结构

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, 64, 56, 56])
Sequential output shape:     torch.Size([1, 64, 56, 56])
Sequential output shape:     torch.Size([1, 128, 28, 28])
Sequential output shape:     torch.Size([1, 256, 14, 14])
Sequential output shape:     torch.Size([1, 512, 7, 7])
AdaptiveAvgPool2d output shape:  torch.Size([1, 512, 1, 1])
Flatten output shape:    torch.Size([1, 512])
Linear output shape:     torch.Size([1, 10])

训练模型

同之前一样，我们在Fashion-MNIST数据集上训练ResNet。

lr, num_epochs, batch_size = 0.05, 10, 256
train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size, resize=96)
d2l.train_ch6(net, train_iter, test_iter, num_epochs, lr, d2l.try_gpu())

可见，训练集的精确度为 0.996，测试集的精确度为 0.919，性能较好。

小结

1.学习嵌套函数（nested function）是训练神经网络的理想情况。

2.残差映射可以更容易地学习同一函数，例如将权重层中的参数近似为零。

3.利用残差块（residual blocks）可以训练出一个有效的深层神经网络：输入可以通过层间的残余连接更快地向前传播。

4.残差网络（ResNet）对随后的深层神经网络设计产生了深远影响。