常用的几种卷积神经网络介绍
标签（空格分隔）： 深度学习

这是一篇基础理论的博客，基本手法是抄、删、改、查，毕竟介绍这几个基础网络的博文也挺多的，就算是自己的一个笔记吧，以后忘了多看看。主要是想介绍下常用的几种卷积神经网络。卷积神经网络最初为解决图像识别问题而提出，目前广泛应用于图像，视频，音频和文本数据，可以当做深度学习的代名词。目前图像分类中的ResNet, 目标检测领域占统治地位的Faster R-CNN，分割中最牛的Mask-RCNN, UNet和经典的FCN都是以下面几种常见网络为基础。

LeNet
网络背景

LeNet诞生于1994年，由深度学习三巨头之一的Yan LeCun提出，他也被称为卷积神经网络之父。LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类，准确率达到了98%，并在美国的银行中投入了使用，被用于读取北美约10%的支票。LeNet奠定了现代卷积神经网络的基础。

网络结构 

上图为LeNet结构图，是一个6层网络结构：三个卷积层，两个下采样层和一个全连接层（图中C代表卷积层，S代表下采样层，F代表全连接层）。其中，C5层也可以看成是一个全连接层，因为C5层的卷积核大小和输入图像的大小一致，都是5*5（可参考LeNet详细介绍）。

网络特点

每个卷积层包括三部分：卷积、池化和非线性激活函数（sigmoid激活函数）
使用卷积提取空间特征
降采样层采用平均池化

AlexNet
网络背景

AlexNet由Hinton的学生Alex Krizhevsky于2012年提出，并在当年取得了Imagenet比赛冠军。AlexNet可以算是LeNet的一种更深更宽的版本，证明了卷积神经网络在复杂模型下的有效性，算是神经网络在低谷期的第一次发声，确立了深度学习，或者说卷积神经网络在计算机视觉中的统治地位。

网络结构 
 
AlexNet的结构及参数如上图所示，是8层网络结构（忽略激活，池化，LRN，和dropout层）,有5个卷积层和3个全连接层，第一卷积层使用大的卷积核，大小为11*11，步长为4，第二卷积层使用5*5的卷积核大小，步长为1，剩余卷积层都是3*3的大小，步长为1。激活函数使用ReLu（虽然不是他发明，但是他将其发扬光大），池化层使用重叠的最大池化，大小为3*3，步长为2。在全连接层增加了dropout，第一次将其实用化。（参考：AlexNet详细解释）

网络特点

使用两块GPU并行加速训练，大大降低了训练时间
成功使用ReLu作为激活函数，解决了网络较深时的梯度弥散问题
使用数据增强、dropout和LRN层来防止网络过拟合，增强模型的泛化能力

VggNet
网络背景

VGGNet是牛津大学计算机视觉组和Google DeepMind公司一起研发的深度卷积神经网络，并取得了2014年Imagenet比赛定位项目第一名和分类项目第二名。该网络主要是泛化性能很好，容易迁移到其他的图像识别项目上，可以下载VGGNet训练好的参数进行很好的初始化权重操作，很多卷积神经网络都是以该网络为基础，比如FCN，UNet，SegNet等。vgg版本很多，常用的是VGG16，VGG19网络。

网络结构 

上图为VGG16的网络结构，共16层（不包括池化和softmax层），所有的卷积核都使用3*3的大小，池化都使用大小为2*2，步长为2的最大池化，卷积层深度依次为64 -> 128 -> 256 -> 512 ->512。

网络特点 
网络结构和AlexNet有点儿像，不同的地方在于：

主要的区别，一个字：深，两个字：更深。把网络层数加到了16-19层（不包括池化和softmax层），而AlexNet是8层结构。
将卷积层提升到卷积块的概念。卷积块有2~3个卷积层构成，使网络有更大感受野的同时能降低网络参数，同时多次使用ReLu激活函数有更多的线性变换，学习能力更强（详细介绍参考：TensorFlow实战P110页）。
在训练时和预测时使用Multi-Scale做数据增强。训练时将同一张图片缩放到不同的尺寸，在随机剪裁到224*224的大小，能够增加数据量。预测时将同一张图片缩放到不同尺寸做预测，最后取平均值。

ResNet
网络背景

ResNet（残差神经网络）由微软研究院的何凯明等4名华人于2015年提出，成功训练了152层超级深的卷积神经网络，效果非常突出，而且容易结合到其他网络结构中。在五个主要任务轨迹中都获得了第一名的成绩：

ImageNet分类任务：错误率3.57%
ImageNet检测任务：超过第二名16%
ImageNet定位任务：超过第二名27%
COCO检测任务：超过第二名11%
COCO分割任务：超过第二名12%
作为大神级人物，何凯明凭借Mask R-CNN论文获得ICCV2017最佳论文，也是他第三次斩获顶会最佳论文，另外，他参与的另一篇论文：Focal Loss for Dense Object Detection，也被大会评为最佳学生论文。

网络结构 

 
上图为残差神经网络的基本模块（专业术语叫残差学习单元），输入为x，输出为F(x)+x，F(x)代表网络中数据的一系列乘、加操作，假设神经网络最优的拟合结果输出为H(x)=F(x)+x，那么神经网络最优的F(x)即为H(x)与x的残差，通过拟合残差来提升网络效果。为什么转变为拟合残差就比传统卷积网络要好呢？因为训练的时候至少可以保证残差为0，保证增加残差学习单元不会降低网络性能，假设一个浅层网络达到了饱和的准确率，后面再加上这个残差学习单元，起码误差不会增加。（参考：ResNet详细解释） 
通过不断堆叠这个基本模块，就可以得到最终的ResNet模型，理论上可以无限堆叠而不改变网络的性能。下图为一个34层的ResNet网络。 

网络特点

使得训练超级深的神经网络成为可能，避免了不断加深神经网络，准确率达到饱和的现象（后来将层数增加到1000层）
输入可以直接连接到输出，使得整个网络只需要学习残差，简化学习目标和难度。
ResNet是一个推广性非常好的网络结构，容易和其他网络结合
论文地址： 
1. LeNet论文 
2. AlexNet论文 
3. VGGNet论文 
4. ResNet论文
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作者：feixian15 
来源：CSDN 
原文：https://blog.csdn.net/qq_34759239/article/details/79034849 
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