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文章目录
【论文阅读基础知识整理】CNN经典结构的总结1. AlexNet主要贡献1：Dropout主要贡献2：LRN
2. VGG主要贡献1：小尺寸卷积层代替大尺寸卷积层网络缺点
3.ResNet主要贡献1：提出了残差的概念网络总结
【论文阅读基础知识整理】CNN经典结构的总结
在论文阅读过程中，常常会遇到将提取特征后的特征图输入论文的网络结构中，而这些特征图大部分是通过现有实验的经典CNN结构得到的。本篇文章将一些经典的CNN结构进行介绍。
1. AlexNet
卷积层C1：
输入：227x227x3的图片
卷积：使用96个11x11x3的卷积核，步长为4，得到55x55x96的特征图，分为两组（论文指出用两个GPU分别进行计算），因此每组55x55x48
激活：将两组55x55x48的特征图输入到ReLU函数中
池化：池化运算尺寸3x3，步长为2，得到两组27x27x48的特征图
LRN：局部响应归一化（特征图维度不变，相当于一个归一化操作）
输出：两组27x27x48的特征图
卷积层C2：
输入：两组27x27x48的特征图
卷积：使用两组128个5x5x48的卷积核，步长为1，填充padding=2，输出两组27x27x128的特征图
激活：将两组27x27x128的特征图输入到ReLU函数中
池化：池化运算尺寸3x3，步长为2，得到两组13x13x128的特征图
LRN：局部响应归一化（特征图维度不变，相当于一个归一化操作）
输出：两组13x13x128的特征图
卷积层C3：
输入：两组13x13x128的特征图
卷积：使用两组192个3x3x128的卷积核，步长为1，填充padding=1，输出两组13x13x192的特征图
激活：将两组13x13x192的特征图输入到ReLU函数中
输出：两组13x13x192的特征图
卷积层C4：
输入：两组13x13x192的特征图
卷积：使用两组192个3x3x192的卷积核，步长为1，填充padding=1，输出两组13x13x192的特征图
激活：将两组13x13x192的特征图输入到ReLU函数中
输出：两组13x13x192的特征图
卷积层C5：
输入：两组13x13x192的特征图
卷积：使用两组128个3x3x192的卷积核，步长为1，填充padding=1，输出两组13x13x128的特征图
激活：将两组13x13x128的特征图输入到ReLU函数中
池化：池化运算尺寸3x3，步长为2，得到两组
输出：两组6x6x128的特征图
全连接层FC6：
输入：两组6x6x128的特征图
全连接：得到两组分别含2048个神经元的全连接层
激活：将两组分别含2048个神经元的全连接层输入到ReLU函数中
dropout：不激活某些神经元
输出：两组分别含2048个神经元的全连接层
全连接层FC7：
输入：两组分别含2048个神经元的全连接层
全连接：得到两组分别含2048个神经元的全连接层
激活：将两组分别含2048个神经元的全连接层输入到ReLU函数中
dropout：不激活某些神经元
输出：两组分别含2048个神经元的全连接层
输出层：
输入：两组分别含2048个神经元的全连接层
全连接：与1000个神经元进行全连接
输出：1000个float类型的值（即1000个类别的预测结果）
主要贡献1：Dropout
论文提出了Dropout这个概念，主要目的是为了防止过拟合。主要过程即随机将神经元设置为0，则这个神经元无法进行前向传播和反向传播。主观来说就是删除掉部分神经元（常用在全连接层），使运算参数减少，防止过度训练特征。
主要贡献2：LRN
LRN是一种归一化的方式，目的在于提高模型的泛化能力。主观来说就是将响应反馈大的神经元，抑制反馈小的神经元。但LRN在如今网络结构应用性并没有很广。参数K,n,alpha,belta都是超参数，一般设置k=2,n=5,alpha=1*e-4,belta=0.75  tensorflow封装了一个LRN的函数tf.nn.lrn。
import tensorflow as tf
import numpy as np
import cv2
img=cv2.imread('D:/desktop/1.jpg')
img = np.array(img.reshape([1,600,899,3]))
y = tf.nn.lrn(input=img,depth_radius=2,bias=2,alpha=1,beta=1)
with tf.Session() as sess:
print(img)
print('.......................................')
print(y.eval())
2. VGG
  VGG框架有两种结构，分别为VGG16和VGG19，两者的差别在于网络深度的不同。VGG结构相比AlexNet的改进在于使用连续的小尺度卷积核代替大尺度卷积核，更好的保存图像性质。该网络结构归结为13个卷积层，3个全连接层。
主要贡献1：小尺寸卷积层代替大尺寸卷积层
VGG通过将几个小尺寸(3x3)的卷积层的组合代替一个大尺寸的卷积层(5x5或7x7)，这样加深了网络的深度，以提高性能。
网络缺点
由于VGG采用了3个全连接层，因此训练的参数较大，花费时间长。
3.ResNet
ResNet是现在众多论文所用到的网络，它最主观的特点在于它的神经网络层数很深。那不免就会有疑问，我们不能在VGG的基础上进行网络层数的增加吗？ResNet论文给出了答案。  从上面两组曲线图可以看出当网络层数增加时，错误率却提高了，论文将这种现象称为退化问题。退化问题简单来说就是网络越深越不好训练，也就是更难拟合。
主要贡献1：提出了残差的概念
通过上图简单理解一下什么是残差，以及为什么使用残差
假设F是残差，F'是为引入残差求和的网络映射，H是引入残差后求和的网络映射
设将1映射为1.1
F'(1)=1.1，H'(1)=F(1)+1=1.1可推出残差F(1)=0.1
未引入残差，F'(1)作为映射参数(计算变化率的参数)：
若输出1.1变为1.2：变化率(1.2-1.1)/1.1=1%
引入残差，F(1)作为映射参数(计算变化率的参数)：
若输出1.1变为1.2：变化率[(1.2-1)-(1.1-1)]/(1.1-1)=100%
可以看到引入残差后，变化率更大也就意味着对输出变化更加敏感。这样对权重的更新会更加合理不会大改动。
我们拿梯度下降的例子来说，我们在训练权重的时候，目的是为了使损失最小，此时的梯度近乎为0，也称是最优状态。假设当网络层数已经到一定层数达到最优状态，则下一次的权重更新，必须依旧保持最优状态，此时深层网络和浅层网络就没什么区别，反而增添了大量的参数导致信息丢失，降低网络效率。从客观角度分析，网络很难达到最优状态，那么当近乎接近最优状态时，引入残差F(x)可以很敏感的进行权重调整，以学习到新的特征，使其无限接近最优状态。
网络总结
 上图为两个残差块，从结构可以看出最后的shape是没有变化的，目的是计算的残差维度和跳跃连接（那条实线）维度相同可以进行相加操作。（升维操作：1.全0填充；2.采用1*1卷积）  网络结构图基本由两种不同的残差块进行组合，ResNet50和ResNet101在论文中经常使用。  加残差结构和未加残差结构网络图的比较，实线指shortcut连接，虚线没有（维度不匹配）
总结来说，理解resnet只需要理解几个知识：
1.shortcut连接为了获得x
2.经过残差块获得H(x)
3.残差函数F(x) = H(x) - x
4.通过残差F(x)进行权重调整，理解为迈着小步稳步前进
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