卷积神经网络之-NiN网络(Network In Network)

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简介

Network In Network 是发表于 2014 年 ICLR 的一篇 paper。当前被引了 3298 次。这篇文章采用较少参数就取得了 Alexnet 的效果，Alexnet 参数大小为 230M，而 Network In Network 仅为 29M，这篇 paper 主要两大亮点：mlpconv (multilayer perceptron，MLP，多层感知机) 作为 "micro network" 和 Global Average Pooling（全局平均池化）。论文地址：https://arxiv.org/abs/1312.4400

创新点

(1) mlpconv Layer

在介绍 mlpconv Layer 之前，我们先看看经典的 Linear Convolutional Layer（线性卷积层）是怎么进行操作的，

(i, j) 是特征图中像素的位置索引，x_ij 表示像素值，而 k 用于特征图通道的索引，W 是参数，经过 WX 计算以后经过一个 relu 激活进行特征的抽象表示。

下面就介绍 mlpconv Layer 结构

i, j 表示像素下标，xi,j 表示像素值，wk,n 表示第 n 层卷积卷积参数。 以上结构可以进行跨通道的信息融合。MLP 的参数也可以使用 BP 算法训练，与 CNN 高度整合；同时，1×1 卷积可以实现通道数的降维或者升维，11n，如果 n 小于之前通道数，则实现了降维，如果 n 大于之前通道数，则实现了升维。

(2) Global Average Pooling Layer

之前的卷积神经网络的最后会加一层全连接来进行分类，但是，全连接层具有非常大的参数量，导致模型非常容易过拟合。因此，全局平均池化的出现替代了全连接层。我们在最后一层 mlpconv 得到的特征图使用全局平均池化（也就是取每个特征图的平均值）进而将结果输入到 softmax 层中。

全局平均池化的优点

• 全局平均池化没有参数，可以避免过拟合产生。
• 全局平均池可以对空间信息进行汇总，因此对输入的空间转换具有更强的鲁棒性。

下图是全连接层和全局平均池化的一个对比图

整体网络架构

NiN 网络由三个 mlpconv 块组成，最后一个 mlpconv 后使用全局平均池化。用 Pytorch 代码实现如下：假设输入是 32×32×3 (即 3 通道，32 高宽大小的图片)

import torch
import torch.nn as nn

class NiN(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes):
        super(NiN, self).__init__()
        self.num_classes = num_classes
        self.classifier = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(3, 192, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.Conv2d(192, 160, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.Conv2d(160,  96, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1),
                nn.Dropout(0.5),

                nn.Conv2d(96, 192, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.Conv2d(192, 192, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.Conv2d(192, 192, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.AvgPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1),
                nn.Dropout(0.5),

                nn.Conv2d(192, 192, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.Conv2d(192, 192, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.Conv2d(192,  10, kernel_size=1, stride=1, padding=0),
                nn.ReLU(inplace=True),
                nn.AvgPool2d(kernel_size=8, stride=1, padding=0),

                )

    def forward(self, x):
        x = self.classifier(x)
        logits = x.view(x.size(0), self.num_classes)
        probas = torch.softmax(logits, dim=1)
        return logits, probas

结果分析

• CIFAR-10 测试数据集

NIN + Dropout 得到 10.41% 的错误率，加上数据增强（平移和水平翻转）错误率降到了 8.81%

以上曲线对比了有无 Dropout 机制前 200 epoch 的错误率，实验结果表明，引入 Dropout 机制，可以降低测试集 20% 的错误率

在 CIFAR-10 测试数据集上对比了全连接层和全局平均池化的效果

• CIFAR-100

上面对比方法时提到了 maxout，这是是蒙特利尔大学信息与信息技术学院的几位大牛 2013 年在 ICML 上发表的一篇论文，有兴趣的可以看：https://arxiv.org/abs/1302.4389

• Street View House Numbers (SVHN) 街景门牌号码数据集

• MNIST

NiN + Dropout 效果在 MNIST 上效果比 maxout +Dropout 逊色了点

总结

Network In Network 通过创新的创建 MLP 卷积层，提高了网络的非线性表达同时降低了参数量，用全局均值池化代替全连接层，极大的降低了参数量。

参考：

• 有三 AI【模型解读】network in network 中的 1*1 卷积，你懂了吗
• http://teleported.in/posts/network-in-network/
• https://openreview.net/forum?id=ylE6yojDR5yqX
• https://d2l.ai/chapter_convolutional-modern/nin.html 动手学深度学习
• https://github.com/jiecaoyu/pytorch-nin-cifar10