基于Python的卷积神经网络三种主要模型介绍

「卷积神经网络」网格状数据结构、如图图形的问题。 CNN在图像识别、语音识别等领域取得了巨大成功。 CNN的核心是卷积层，卷积层和全连接层。下面我们将介绍CNN的三个主要模型：LeNet、AlexNet和VGGNet。

LeNet

LeNet是最早的卷积神经网络之一，由Yann LeCun于1998年提出，LeNet主要用于手写数字识别，由两个卷积层和三层全连接组成。以下是LeNet代码的实现：

import torch.nn as nn

class LeNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(LeNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool1(nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool2(nn.functional.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

AlexNet

AlexNet 是一个赢得 ImageNet 2012 竞赛的卷积神经网络，由 Alex Krizhevsky 等人提交。 AlexNet 由 5 个卷积层和 3 个全连接层组成。以下是AlexNet代码的实现：

import torch.nn as nn

class AlexNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(AlexNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 96, 11, stride=4)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(3, stride=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(96, 256, 5, padding=2)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(3, stride=2)
        self.conv3 = nn.Conv2d(256, 384, 3, padding=1)
        self.conv4 = nn.Conv2d(384, 384, 3, padding=1)
        self.conv5 = nn.Conv2d(384, 256, 3, padding=1)
        self.pool3 = nn.MaxPool2d(3, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096)
        self.fc2 = nn.Linear(4096, 4096)
        self.fc3 = nn.Linear(4096, 1000)

    def forward(self, x):
        x = self.pool1(nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool2(nn.functional.relu(self.conv2(x)))
        x = nn.functional.relu(self.conv3(x))
        x = nn.functional.relu(self.conv4(x))
        x = self.pool3(nn.functional.relu(self.conv5(x)))
        x = x.view(-1, 256 * 6 * 6)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

VGGNet

VGGNet是Karen Simonyan和Andrew Zisserman在2014年提出的卷积神经网络，其特点是使用小卷积核（3x3），深度深。网络系统。 VGGNet由16个卷积层和3个全连接层组成。以下是VGGNet代码的实现：

import torch.nn as nn

class VGGNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(VGGNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(3, 64, 3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv2d(64, 64, 3, padding=1)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(2, stride=2)
        self.conv3 = nn.Conv2d(64, 128, 3, padding=1)
        self.conv4 = nn.Conv2d(128, 128, 3, padding=1)
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(2, stride=2)
        self.conv5 = nn.Conv2d(128, 256, 3, padding=1)
        self.conv6 = nn.Conv2d(256, 256, 3, padding=1)
        self.conv7 = nn.Conv2d(256, 256, 3, padding=1)
        self.pool3 = nn.MaxPool2d(2, stride=2)
        self.conv8 = nn.Conv2d(256, 512, 3, padding=1)
        self.conv9 = nn.Conv2d(512, 512, 3, padding=1)
        self.conv10 = nn.Conv2d(512, 512, 3, padding=1)
        self.pool4 = nn.MaxPool2d(2, stride=2)
        self.conv11 = nn.Conv2d(512, 512, 3, padding=1)
        self.conv12 = nn.Conv2d(512, 512, 3, padding=1)
        self.conv13 = nn.Conv2d(512, 512, 3, padding=1)
        self.pool5 = nn.MaxPool2d(2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(512 * 7 * 7, 4096)
        self.fc2 = nn.Linear(4096, 4096)
        self.fc3 = nn.Linear(4096, 1000)

    def forward(self, x):
        x = nn.functional.relu(self.conv1(x))
        x = nn.functional.relu(self.conv2(x))
        x = self.pool1(x)
        x = nn.functional.relu(self.conv3(x))
        x = nn.functional.relu(self.conv4(x))
        x = self.pool2(x)
        x = nn.functional.relu(self.conv5(x))
        x = nn.functional.relu(self.conv6(x))
        x = nn.functional.relu(self.conv7(x))
        x = self.pool3(x)
        x = nn.functional.relu(self.conv8(x))
        x = nn.functional.relu(self.conv9(x))
        x = nn.functional.relu(self.conv10(x))
        x = self.pool4(x)
        x = nn.functional.relu(self.conv11(x))
        x = nn.functional.relu(self.conv12(x))
        x = nn.functional.relu(self.conv13(x))
        x = self.pool5(x)
        x = x.view(-1, 512 * 7 * 7)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

三个主要模型的评测

• LeNet是一种非常常见的卷积神经网络模型，在手写数字识别等任务中表现良好。该网络的结构比较简单，但是在当时计算机的性能下能够达到很好的性能。
• AlexNet 是第一个在 ImageNet 数据上获得有意义结果的卷积神经网络模型，其深度和大小超过了之前的模型。 AlexNet的网络架构比LeNet的更复杂，包括多个卷积层和全连接层。
• VGG是一种深度卷积神经网络模型。网络结构非常简单，但是在ImageNet数据上取得了非常好的性能。 VGG网络的结构非常规则，每个卷积层都使用相同的卷积核大小和步长。这个框架使得VGG易于理解和实现。

“基本上，这三个模型都是非常重要的卷积神经网络模型。