什么是AlexNet？

AlexNet是2012年ImageNet图像分类挑战赛的冠军模型,它标志着深度学习在计算机视觉的成功应用。

AlexNet的主要结构是:
包含8层:5个卷积层和3个全连接层。
使用大尺度的卷积核(11×11,5×5),较大的步长(4,2)和pooling窗口(3×3),增加感受野。
使用Dropout层来控制过拟合,第一个CNN模型使用该方法。
使用ReLU激活函数来解决vanishing gradient问题。
使用GPU来大大加速训练过程。

AlexNet的主要代码实现如下:

python
import torch
import torch.nn as nn

class AlexNet(nn.Module):  
    def __init__(self, num_classes=1000):
        super(AlexNet, self).__init__()
        self.features = nn.Sequential(

            nn.Conv2d(3, 64, kernel_size=11, stride=4, padding=5), 
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),

            nn.Conv2d(64, 192, kernel_size=5, padding=2),  
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2), 

            nn.Conv2d(192, 384, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),  

            nn.Conv2d(384, 256, kernel_size=3, padding=1),
            nn.ReLU(inplace=True),

            nn.Conv2d(256, 256, kernel_size=3, padding=1), 
            nn.ReLU(inplace=True),       
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),

        )

        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Dropout(p=0.5),
            nn.Linear(256 * 6 * 6, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),  
            nn.Dropout(p=0.5),
            nn.Linear(4096, 4096),
            nn.ReLU(inplace=True),  
            nn.Linear(4096, num_classes)
        )

    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.classifier(x)
        return x 

在这个示例中,我们实现了AlexNet的基本结构。它包含了5个卷积层和3个全连接层,并采用ReLU激活函数和Dropout正则化方法。AlexNet的实现推动了深度卷积神经网络在计算机视觉的成功应用,也启发了许多后续网络的设计思路。