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卷积神经网络深度探索：NiN网络设计与实践

news 2026/8/23 1:59:24

网络中的网络（NiN）

学习目标

通过本课程的学习，学员将理解NiN网络的设计理念，同时学习NiN网络如何通过引入1×1卷积层和全局平均汇聚层来增强网络的表达能力和减少过拟合。

学习内容

LeNet、AlexNet和VGG都有一个共同的设计模式：通过一系列的卷积层与汇聚层来提取空间结构特征；然后通过全连接层对特征的表征进行处理。
AlexNet和VGG对LeNet的改进主要在于如何扩大和加深这两个模块。
或者，可以想象在这个过程的早期使用全连接层。然而，如果使用了全连接层，可能会完全放弃表征的空间结构。
网络中的网络（NiN）提供了一个非常简单的解决方案：在每个像素的通道上分别使用多层感知机（Lin.Chen.Yan.2013）

1 NiN模型介绍以及训练

1.1 NiN块

回想一下，卷积层的输入和输出由四维张量组成，张量的每个轴分别对应样本、通道、高度和宽度。
另外，全连接层的输入和输出通常是分别对应于样本和特征的二维张量。
NiN的想法是在每个像素位置（针对每个高度和宽度）应用一个全连接层。
如果我们将权重连接到每个空间位置，我们可以将其视为1×11\times 11×1卷积层，或作为在每个像素位置上独立作用的全连接层。
从另一个角度看，即将空间维度中的每个像素视为单个样本，将通道维度视为不同特征（feature）。

图1说明了VGG和NiN及它们的块之间主要架构差异。
NiN块以一个普通卷积层开始，后面是两个1×11 \times 11×1的卷积层。这两个1×11 \times 11×1卷积层充当带有ReLU激活函数的逐像素全连接层。
第一层的卷积窗口形状通常由用户设置。
随后的卷积窗口形状固定为1×11 \times 11×1。

图1 对比 VGG 和 NiN 及它们的块之间主要架构差异

%pip install d2l

importtorchimporttorchvisionfromtorch.utilsimportdatafromtorchvisionimporttransformsimporttorch_npufromtorch_npu.contribimporttransfer_to_npufromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2ldefnin_block(in_channels,out_channels,kernel_size,strides,padding):returnnn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels,out_channels,kernel_size,strides,padding),nn.ReLU(),nn.Conv2d(out_channels,out_channels,kernel_size=1),nn.ReLU(),nn.Conv2d(out_channels,out_channels,kernel_size=1),nn.ReLU())

1.2 NiN模型

最初的NiN网络是在AlexNet后不久提出的，显然从中得到了一些启示。
NiN使用窗口形状为11×1111\times 1111×11、5×55\times 55×5和3×33\times 33×3的卷积层，输出通道数量与AlexNet中的相同。
每个NiN块后有一个最大汇聚层，汇聚窗口形状为3×33\times 33×3，步幅为2。

NiN和AlexNet之间的一个显著区别是NiN完全取消了全连接层。
相反，NiN使用一个NiN块，其输出通道数等于标签类别的数量。最后放一个全局平均汇聚层（global average pooling layer），生成一个对数几率（logits）。NiN设计的一个优点是，它显著减少了模型所需参数的数量。然而，在实践中，这种设计有时会增加训练模型的时间。

net=nn.Sequential(nin_block(1,96,kernel_size=11,strides=4,padding=0),nn.MaxPool2d(3,stride=2),nin_block(96,256,kernel_size=5,strides=1,padding=2),nn.MaxPool2d(3,stride=2),nin_block(256,384,kernel_size=3,strides=1,padding=1),nn.MaxPool2d(3,stride=2),nn.Dropout(0.5),# 标签类别数是10nin_block(384,10,kernel_size=3,strides=1,padding=1),nn.AdaptiveAvgPool2d((1,1)),# 将四维的输出转成二维的输出，其形状为(批量大小,10)nn.Flatten())

我们创建一个数据样本来查看每个块的输出形状。

X=torch.rand(size=(1,1,224,224))forlayerinnet:X=layer(X)print(layer.__class__.__name__,'output shape:\t',X.shape)

out：

Sequential output shape: torch.Size([1, 96, 54, 54]) MaxPool2d output shape: torch.Size([1, 96, 26, 26]) Sequential output shape: torch.Size([1, 256, 26, 26]) MaxPool2d output shape: torch.Size([1, 256, 12, 12]) Sequential output shape: torch.Size([1, 384, 12, 12]) MaxPool2d output shape: torch.Size([1, 384, 5, 5]) Dropout output shape: torch.Size([1, 384, 5, 5]) Sequential output shape: torch.Size([1, 10, 5, 5]) AdaptiveAvgPool2d output shape: torch.Size([1, 10, 1, 1]) Flatten output shape: torch.Size([1, 10])

1.3 获取数据集

!wget https://model-community-picture.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/ascend-zone/notebook_datasets/0edd96d814ee11f09ef9fa163edcddae/FashionMNIST.zip

!unzip FashionMNIST.zip

现在我们定义load_data_fashion_mnist函数，用于获取和读取Fashion-MNIST数据集。
这个函数返回训练集和验证集的数据迭代器。
此外，这个函数还接受一个可选参数resize，用来将图像大小调整为另一种形状。

defload_data_fashion_mnist(batch_size,resize=None):#@save"""下载Fashion-MNIST数据集，然后将其加载到内存中"""trans=[transforms.ToTensor()]ifresize:trans.insert(0,transforms.Resize(resize))trans=transforms.Compose(trans)mnist_train=torchvision.datasets.FashionMNIST(root="./data",train=True,transform=trans,download=False)mnist_test=torchvision.datasets.FashionMNIST(root="./data",train=False,transform=trans,download=False)return(data.DataLoader(mnist_train,batch_size,shuffle=True,num_workers=4),data.DataLoader(mnist_test,batch_size,shuffle=False,num_workers=4))

1.4 训练模型

和以前一样，我们使用Fashion-MNIST来训练模型。训练NiN与训练AlexNet、VGG时相似。

lr,num_epochs,batch_size=0.1,5,128train_iter,test_iter=load_data_fashion_mnist(batch_size,resize=224)d2l.train_ch6(net,train_iter,test_iter,num_epochs,lr,d2l.try_gpu())