卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet，Alexnet，Googlenet，VGG，DeepResidualLearning,squeezenet

关于卷积神经网络CNN，网络和文献中有非常多的资料，我在工作/研究中也用了好一段时间各种常见的model了，就想着简单整理一下，以备查阅之需。如果读者是初接触CNN，建议可以先看一看“Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列”中关于CNN的介绍[1]，是介绍我们常说的Lenet为例，相信会对初学者有帮助。

1. Lenet，1986年
2. Alexnet，2012年
3. GoogleNet，2014年
4. VGG，2014年
5. Deep Residual Learning，2015年

Lenet

就从Lenet说起，可以看下caffe中lenet的配置文件（点我），可以试着理解每一层的大小，和各种参数。由两个卷积层，两个池化层，以及两个全连接层组成。 卷积都是5*5的模板，stride=1，池化都是MAX。下图是一个类似的结构，可以帮助理解层次结构（和caffe不完全一致，不过基本上差不多）

对于卷积层，其计算公式为

其中K表示由L层到L+1层要产生的feature的数量，表示“卷积核”，表示偏置，也就是bias，令卷积核的大小为5*5，总共就有6*（5*5+1）=156个参数，对于卷积层C1，每个像素都与前一层的5*5个像素和1个bias有连接，所以总共有156*28*28=122304个连接（connection）。

对于LeNet5，S2这个pooling层是对C1中的2*2区域内的像素求和再加上一个偏置，然后将这个结果再做一次映射（sigmoid等函数），所以相当于对S1做了降维，此处共有6*2=12个参数。S2中的每个像素都与C1中的2*2个像素和1个偏置相连接，所以有6*5*14*14=5880个连接（connection）。

除此外，pooling层还有max-pooling和mean-pooling这两种实现，max-pooling即取2*2区域内最大的像素，而mean-pooling即取2*2区域内像素的均值。

LeNet5最复杂的就是S2到C3层，其连接如下图所示。

前6个feature map与S2层相连的3个feature map相连接，后面6个feature map与S2层相连的4个feature map相连接，后面3个feature map与S2层部分不相连的4个feature map相连接，最后一个与S2层的所有feature map相连。卷积核大小依然为5*5，所以总共有6*（3*5*5+1）+6*（4*5*5+1）+3*（4*5*5+1）+1*（6*5*5+1）=1516个参数。而图像大小为10*10，所以共有151600个连接。

S4是pooling层，窗口大小仍然是2*2，共计16个feature map，所以32个参数，16*（25*4+25）=2000个连接。

C5是卷积层，总共120个feature map，每个feature map与S4层所有的feature map相连接，卷积核大小是5*5，而S4层的feature map的大小也是5*5，所以C5的feature map就变成了1个点，共计有120（25*16+1）=48120个参数。

F6相当于MLP中的隐含层，有84个节点，所以有84*（120+1）=10164个参数。F6层采用了正切函数，计算公式为，

输出层采用了RBF函数，即径向欧式距离函数，计算公式为，

以上就是LeNet5的结构。

Alexnet

2012年，Imagenet比赛冠军的model——Alexnet [2]（以第一作者alex命名）。caffe的model文件在这里。说实话，这个model的意义比后面那些model都大很多，首先它证明了CNN在复杂模型下的有效性，然后GPU实现使得训练在可接受的时间范围内得到结果，确实让CNN和GPU都大火了一把，顺便推动了有监督DL的发展。

模型结构见下图，别看只有寥寥八层（不算input层），但是它有60M以上的参数总量，事实上在参数量上比后面的网络都大。

这个图有点点特殊的地方是卷积部分都是画成上下两块，意思是说吧这一层计算出来的feature map分开，但是前一层用到的数据要看连接的虚线，如图中input层之后的第一层第二层之间的虚线是分开的，是说二层上面的128map是由一层上面的48map计算的，下面同理；而第三层前面的虚线是完全交叉的，就是说每一个192map都是由前面的128+128=256map同时计算得到的。

Alexnet有一个特殊的计算层，LRN层，做的事是对当前层的输出结果做平滑处理。下面是我画的示意图：

前后几层（对应位置的点）对中间这一层做一下平滑约束，计算方法是：

具体打开Alexnet的每一阶段（含一次卷积主要计算）来看[2][3]：

（1）con - relu - pooling - LRN

具体计算都在图里面写了，要注意的是input层是227*227，而不是paper里面的224*224，这里可以算一下，主要是227可以整除后面的conv1计算，224不整除。如果一定要用224可以通过自动补边实现，不过在input就补边感觉没有意义，补得也是0。

（2）conv - relu - pool - LRN

和上面基本一样，唯独需要注意的是group=2，这个属性强行把前面结果的feature map分开，卷积部分分成两部分做。

（3）conv - relu

（4）conv-relu

（5）conv - relu - pool

（6）fc - relu - dropout

这里有一层特殊的dropout层，在alexnet中是说在训练的以1/2概率使得隐藏层的某些neuron的输出为0，这样就丢到了一半节点的输出，BP的时候也不更新这些节点。 
（7） 
fc - relu - dropout 

（8）fc - softmax 

以上图借用[3]，感谢。

GoogleNet

googlenet[4][5]，14年比赛冠军的model，这个model证明了一件事：用更多的卷积，更深的层次可以得到更好的结构。（当然，它并没有证明浅的层次不能达到这样的效果）

这个model基本上构成部件和alexnet差不多，不过中间有好几个inception的结构：

是说一分四，然后做一些不同大小的卷积，之后再堆叠feature map。

计算量如下图，可以看到参数总量并不大，但是计算次数是非常大的。 

VGG

VGG有很多个版本，也算是比较稳定和经典的model。它的特点也是连续conv多，计算量巨大（比前面几个都大很多）。具体的model结构可以参考[6]，这里给一个简图。基本上组成构建就是前面alexnet用到的。 

下面是几个model的具体结构，可以查阅，很容易看懂。

Deep Residual Learning

这个model是2015年底最新给出的，也是15年的imagenet比赛冠军。可以说是进一步将conv进行到底，其特殊之处在于设计了“bottleneck”形式的block（有跨越几层的直连）。最深的model采用的152层！！下面是一个34层的例子，更深的model见表格。 
 
其实这个model构成上更加简单，连LRN这样的layer都没有了。

block的构成见下图：

总结

OK，到这里把常见的最新的几个model都介绍完了，可以看到，目前cnn model的设计思路基本上朝着深度的网络以及更多的卷积计算方向发展。虽然有点暴力，但是效果上确实是提升了。当然，我认为以后会出现更优秀的model，方向应该不是更深，而是简化。是时候动一动卷积计算的形式了。

参考资料

[1] http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8781543/ 
[2] ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 
[3] http://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/39938097 
[4] http://blog.csdn.net/csyhhb/article/details/45967291 
[5] Going deeper with convolutions 
[6] VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION