CNN——架构上的一些数字

      前面说了很多关于CNN的数值上的事，下面我们来看看网络架构。网络架构也是CNN的一个核心部分，由于CNN的特点是它的深度，所以深度模型的网络架构给了人们无数的想象，于是也有了无数的前辈创造了各种各样的模型。我们今天来看看那些经典的模型，不是从感性的角度上去观看，而是从理性的角度——去尝试计算一些具体的数字，让我们描绘出这些模型的一个简单轮廓。

      我们的目标问题是ImageNet分类问题，那么我们主要关注哪些问题呢？

1. 模型的深度，模型的核心层（卷积层、全连接层）的数量，这代表了模型的某种“能力”，基本上大家都有一个共识，那忽略优化问题的情况下，就是越深的模型在函数拟合方面效果越好。这里直接利用Caffe计算其中的layers_.size()，由于其中还包括data layer和loss layer，所以统计数会比实际的层数要多。
2. 每层模型的参数数量，参数的总量，这代表了模型的复杂度。从机器学习的理论上讲，参数越多，模型的表达能力理论上也会“越强”。这里通过Caffe计算所有learnable_params的count总和表示。
3. 模型前向的所需的内存量。也就是Caffe中计算的memory_used_变量值。

AlexNet

      本文不是负责介绍历史的，所以不会花什么篇幅去聊故事。模型的prototxt来自：https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/models/bvlc_alexnet/train_val.prototxt

VGGNet

      VGGNet也是一个比较有代表性的网络，关于这个网络的“哲学”我们后面再开新贴去聊。利用论文和各处得到的信息，我们可以详细给出VGG19层模型的具体结构，参考的prototxt来自：https://gist.github.com/ksimonyan/3785162f95cd2d5fee77#file-readme-md

      CS231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition对VGG模型的内存占用量和参数数量做过一个计算，仅作参考：

1. INPUT: [224x224x3]        memory:  224*224*3=150K   weights: 0
2. CONV3-64: [224x224x64]  memory:  224*224*64=3.2M   weights: (3*3*3)*64 = 1,728
3. CONV3-64: [224x224x64]  memory:  224*224*64=3.2M   weights: (3*3*64)*64 = 36,864
4. POOL2: [112x112x64]  memory:  112*112*64=800K   weights: 0
5. CONV3-128: [112x112x128]  memory:  112*112*128=1.6M   weights: (3*3*64)*128 = 73,728
6. CONV3-128: [112x112x128]  memory:  112*112*128=1.6M   weights: (3*3*128)*128 = 147,456
7. POOL2: [56x56x128]  memory:  56*56*128=400K   weights: 0
8. CONV3-256: [56x56x256]  memory:  56*56*256=800K   weights: (3*3*128)*256 = 294,912
9. CONV3-256: [56x56x256]  memory:  56*56*256=800K   weights: (3*3*256)*256 = 589,824
10. CONV3-256: [56x56x256]  memory:  56*56*256=800K   weights: (3*3*256)*256 = 589,824
11. POOL2: [28x28x256]  memory:  28*28*256=200K   weights: 0
12. CONV3-512: [28x28x512]  memory:  28*28*512=400K   weights: (3*3*256)*512 = 1,179,648
13. CONV3-512: [28x28x512]  memory:  28*28*512=400K   weights: (3*3*512)*512 = 2,359,296
14. CONV3-512: [28x28x512]  memory:  28*28*512=400K   weights: (3*3*512)*512 = 2,359,296
15. POOL2: [14x14x512]  memory:  14*14*512=100K   weights: 0
16. CONV3-512: [14x14x512]  memory:  14*14*512=100K   weights: (3*3*512)*512 = 2,359,296
17. CONV3-512: [14x14x512]  memory:  14*14*512=100K   weights: (3*3*512)*512 = 2,359,296
18. CONV3-512: [14x14x512]  memory:  14*14*512=100K   weights: (3*3*512)*512 = 2,359,296
19. POOL2: [7x7x512]  memory:  7*7*512=25K  weights: 0
20. FC: [1x1x4096]  memory:  4096  weights: 7*7*512*4096 = 102,760,448
21. FC: [1x1x4096]  memory:  4096  weights: 4096*4096 = 16,777,216
22. FC: [1x1x1000]  memory:  1000 weights: 4096*1000 = 4,096,000
23. 
    
24. TOTAL memory: 24M * 4 bytes ~= 93MB / image (only forward! ~*2 for bwd)
25. TOTAL params: 138M parameters

时间:2018-08-02 00:13  来源:    转发量:次