深度学习-解读GoogleNet深度学习网络

本文主要是介绍深度学习-解读GoogleNet深度学习网络，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

深度学习-解读GoogleNet深度学习网络

深度学习中，经典网络引领一波又一波的技术革命，从LetNet到当前最火的GPT所用的Transformer，它们把AI技术不断推向高潮。2012年AlexNet大放异彩，它把深度学习技术引领第一个高峰，打开人们的视野。

用pytorch构建CNN经典网络模型GoogleNet，又称为Inception V1 ，还可以用数据进行训练模型，得到一个优化的模型。

深度学习

深度学习-回顾经典AlexNet网络：山高我为峰-CSDN博客

深度学习-CNN网络改进版LetNet5-CSDN博客

深度学习-回顾CNN经典网络LetNet-CSDN博客

GPT实战系列-如何用自己数据微调ChatGLM2模型训练_pytorch 训练chatglm2 模型-CSDN博客

Caffe笔记：python图像识别与分类_python 怎么识别 caffe-CSDN博客

深度学习-Pytorch同时使用Numpy和Tensors各自特效-CSDN博客

深度学习-Pytorch运算的基本数据类型_pytorch支持的训练数据类型-CSDN博客

深度学习-Pytorch如何保存和加载模型

深度学习-Pytorch如何构建和训练模型-CSDN博客

深度学习-Pytorch数据集构造和分批加载-CSDN博客

Python Faster R-CNN 安装配置记录_attributeerror: has no attribute 'smooth_l1_loss-CSDN博客

经典算法-遗传算法的python实现

经典算法-模拟退火算法的python实现

经典算法-粒子群算法的python实现-CSDN博客

GoogleNet概述

GoogLeNet是2014年Christian Szegedy提出的一种全新的深度学习结构，和VGGNet同一年诞生，获得2014年ILSVRC竞赛的第一名。

在这之前的AlexNet、VGG等结构都是通过增大网络的深度（层数）来获得更好的训练效果，但层数的增加会带来很多负作用，比如overfit、梯度消失、梯度爆炸等。

inception的提出则从另一种角度来提升训练结果：能更高效的利用计算资源，在相同的计算量下能提取到更多的特征，从而提升训练结果。

网络结构

Inception结构

inception结构的主要贡献有两个：

一是使用1x1的卷积来进行升降维；

二是在多个尺寸上同时进行卷积再聚合。

GoogleNet 的结构主要有Inception模块构成，主要有9个Incepion模块，和两个卷积模块构成。Inception也有2个改版。

结构描述

输入图像3通道分辨率：224x224x3

9层：图像输入后，5个卷积层，3个全连接层，1个输出层；

（1）C1：64个conv 7x7，stride=2–> MaxPool 3x3, stride=2 --> 输出 64个56x56；

（2）C2：192个conv 3x3, stride=2 --> MaxPool 3x3, stride=2 --> 输出 192个28x28；

（3）inception(3a) ：–> 输出 256个28x28；

（4）inception(3b) ：–> 输出 480个28x28；–> MaxPool 3x3, stride=2 --> 输出 480个14x14；

（5）inception(4a) ：–> 输出 512个14x14；

（6）inception(4b) ：–> 输出 512个14x14；

（7）inception(4c) ：–> 输出 512个14x14；

（8）inception(4d) ：–> 输出 528个14x14；

（9）inception(4e) ：–> 输出 832个14x14；–> MaxPool 3x3, stride=2 --> 输出 832个7x7；

（10）inception(5a) ：–> 输出 832个7x7；

（11）inception(5b) ：–> 输出 1024个7x7；–> AvgPool 7x1, stride=1 --> 输出 1024个1x1；

（12）Dropout（40%）:–> 输出 1024个1x1；

（13）linear --> 输出 1000个1x1；

（14）softmax --> 输出 1000个1x1；

整个GoogleNet 网络包含的参数数量表。

Pytorch实现

以下便是使用Pytorch实现的经典网络结构GoogleNet

class ConvReLU(nn.Module):def __init__(self, in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding):super().__init__()self.conv = nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=in_channels, out_channels=out_channels, kernel_size=kernel_size, stride=stride, padding=padding, bias=True),nn.ReLU(inplace=True),)    def forward(self, x):return self.conv(x)class InceptionModule(nn.Module):def __init__(self, in_channels, c1x1_out, c3x3_in, c3x3_out, c5x5_in, c5x5_out, pool_proj):super().__init__()self.branch1 = ConvReLU(in_channels=in_channels, out_channels=c1x1_out, kernel_size=1, stride=1, padding=0)self.branch2 = nn.Sequential(ConvReLU(in_channels=in_channels, out_channels=c3x3_in, kernel_size=1, stride=1, padding=0),ConvReLU(in_channels=c3x3_in, out_channels=c3x3_out, kernel_size=3, stride=1, padding=1))self.branch3 = nn.Sequential(ConvReLU(in_channels=in_channels, out_channels=c5x5_in, kernel_size=1, stride=1, padding=0),ConvReLU(in_channels=c5x5_in, out_channels=c5x5_out, kernel_size=5, stride=1, padding=2))self.branch4 = nn.Sequential(nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=1, padding=1),ConvReLU(in_channels=in_channels, out_channels=pool_proj, kernel_size=1, stride=1, padding=0))def forward(self, x):x1 = self.branch1(x)x2 = self.branch2(x)x3 = self.branch3(x)x4 = self.branch4(x)x = torch.cat([x1, x2, x3, x4], dim=1)return xclass AuxClassifier(nn.Module):def __init__(self, in_channels, n_classes):super().__init__()self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(4)self.conv = ConvReLU(in_channels=in_channels, out_channels=128, kernel_size=1, stride=1, padding=0)self.fc1 = nn.Sequential(nn.Linear(in_features=128*4*4, out_features=1024, bias=True),nn.ReLU(inplace=True))self.dropout = nn.Dropout(p=0.7)self.fc2 = nn.Linear(in_features=1024, out_features=n_classes, bias=True)self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)def forward(self, x):b, _, _ ,_ = x.shapex = self.avgpool(x)x = self.conv(x)x = self.fc1(x.view(b, -1))x = self.dropout(x)x = self.fc2(x)x = self.softmax(x)return xclass GooLeNet(nn.Module):def __init__(self, in_channels, n_classes) -> None:super().__init__()self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size=3, stride=2, padding=1)self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size=1)self.conv1 = nn.Sequential(ConvReLU(in_channels=in_channels, out_channels=64, kernel_size=7, stride=2, padding=3),nn.LocalResponseNorm(size=5, k=2, alpha=1e-4, beta=0.75),)self.conv2 = nn.Sequential(ConvReLU(in_channels=64, out_channels=64, kernel_size=1, stride=1, padding=0),ConvReLU(in_channels=64, out_channels=192, kernel_size=3, stride=1, padding=1),nn.LocalResponseNorm(size=5, k=2, alpha=1e-4, beta=0.75),)self.inception3a = InceptionModule(in_channels=192, c1x1_out=64, c3x3_in=96, c3x3_out=128, c5x5_in=16, c5x5_out=32, pool_proj=32)self.inception3b = InceptionModule(in_channels=256, c1x1_out=128, c3x3_in=128, c3x3_out=192, c5x5_in=32, c5x5_out=96, pool_proj=64)self.inception4a = InceptionModule(in_channels=480, c1x1_out=192, c3x3_in=96, c3x3_out=208, c5x5_in=16, c5x5_out=48, pool_proj=64)self.inception4b = InceptionModule(in_channels=512, c1x1_out=160, c3x3_in=112, c3x3_out=224, c5x5_in=24, c5x5_out=64, pool_proj=64)self.inception4c = InceptionModule(in_channels=512, c1x1_out=128, c3x3_in=128, c3x3_out=256, c5x5_in=24, c5x5_out=64, pool_proj=64)self.inception4d = InceptionModule(in_channels=512, c1x1_out=112, c3x3_in=144, c3x3_out=288, c5x5_in=32, c5x5_out=64, pool_proj=64)self.inception4e = InceptionModule(in_channels=528, c1x1_out=256, c3x3_in=160, c3x3_out=320, c5x5_in=32, c5x5_out=128, pool_proj=128)self.inception5a = InceptionModule(in_channels=832, c1x1_out=256, c3x3_in=160, c3x3_out=320, c5x5_in=32, c5x5_out=128, pool_proj=128)self.inception5b = InceptionModule(in_channels=832, c1x1_out=384, c3x3_in=192, c3x3_out=384, c5x5_in=48, c5x5_out=128, pool_proj=128)self.dropout = nn.Dropout(p=0.4)self.fc = nn.Linear(in_features=1024, out_features=n_classes, bias=True)self.softmax = nn.Softmax(dim=-1)self.aux_classfier1 = AuxClassifier(in_channels=512, n_classes=n_classes)self.aux_classfier2 = AuxClassifier(in_channels=528, n_classes=n_classes)def forward(self, x):b, _, _, _ = x.shapex = self.conv1(x)print('# Conv1 output shape:', x.shape)x = self.maxpool(x)print('# Pool1 output shape:', x.shape)x = self.conv2(x)print('# Conv2 output shape:', x.shape)x = self.maxpool(x)print('# Pool2 output shape:', x.shape)x = self.inception3a(x)print('# Inception3a output shape:', x.shape)x = self.inception3b(x)print('# Inception3b output shape:', x.shape)x = self.maxpool(x)print('# Pool3 output shape:', x.shape)x = self.inception4a(x)print('# Inception4a output shape:', x.shape)aux1 = self.aux_classfier1(x)print('# aux_classifier1 output shape:', aux1.shape)x = self.inception4b(x)print('# Inception4b output shape:', x.shape)x = self.inception4c(x)print('# Inception4c output shape:', x.shape)x = self.inception4d(x)print('# Inception4d output shape:', x.shape)aux2 = self.aux_classfier2(x)print('# aux_classifier2 output shape:', aux2.shape)x = self.inception4e(x)print('# Inception4e output shape:', x.shape)x = self.maxpool(x)print('# Pool4 output shape:', x.shape)x = self.inception5a(x)print('# Inception5a output shape:', x.shape)x = self.inception5b(x)print('# Inception5b output shape:', x.shape)x = self.avgpool(x)print('# Avgpool output shape:', x.shape)x = self.dropout(x.view(b, -1))print('# dropout output shape:', x.shape)x = self.fc(x)print('# FC output shape:', x.shape)x = self.softmax(x)print('# Softmax output shape:', x.shape)return x, aux1, aux2inputs = torch.randn(4, 3, 224, 224)
cnn = GooLeNet(in_channels = 3, n_classes = 1000)
outputs = cnn(inputs)

大家可以和前面的对照差异，也可以一窥DeepLearning技术的突破点。

在VGGNet 是一大创举，DeepMind团队更闻名的是在围棋开创一片天地，AlphaGo风靡一时，把人工智能推向又一个高潮，CNN网络引领的深度学习蓬勃发展，造就人工智能技术革命的起点。

觉得有用 收藏 收藏 收藏

点个赞 点个赞 点个赞

End

GPT专栏文章：

GPT实战系列-实战Qwen通义千问在Cuda 12+24G部署方案_通义千问 ptuning-CSDN博客

GPT实战系列-ChatGLM3本地部署CUDA11+1080Ti+显卡24G实战方案

GPT实战系列-Baichuan2本地化部署实战方案

GPT实战系列-让CodeGeeX2帮你写代码和注释_codegeex 中文-CSDN博客

GPT实战系列-ChatGLM3管理工具的API接口_chatglm3 api文档-CSDN博客

GPT实战系列-大话LLM大模型训练-CSDN博客

GPT实战系列-LangChain + ChatGLM3构建天气查询助手

GPT实战系列-大模型为我所用之借用ChatGLM3构建查询助手

GPT实战系列-P-Tuning本地化训练ChatGLM2等LLM模型，到底做了什么？(二)

GPT实战系列-P-Tuning本地化训练ChatGLM2等LLM模型，到底做了什么？(一)

GPT实战系列-ChatGLM2模型的微调训练参数解读

GPT实战系列-如何用自己数据微调ChatGLM2模型训练

GPT实战系列-ChatGLM2部署Ubuntu+Cuda11+显存24G实战方案

GPT实战系列-Baichuan2等大模型的计算精度与量化

GPT实战系列-GPT训练的Pretraining，SFT，Reward Modeling，RLHF

GPT实战系列-探究GPT等大模型的文本生成-CSDN博客

这篇关于深度学习-解读GoogleNet深度学习网络的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---