【神经网络】VGG、ResNet、GoogleLeNet、AlexNet等常用网络代码及预训练模型

常用数据集：

ImageNet  http://www.image-net.org/

Microsoft的COCO  http://mscoco.org/

CIFAR-10和CIFAR-100 https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

PASCAL VOC http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/

模型们在ImageNet竞赛上的top-5错误率概况：

常用预训练模型池：

https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Model-Zoo

AlexNet：

AlexNet 代码及模型（Caffe）https://github.com/BVLC/caffe/tree/master/models/bvlc_alexnet

微调AlexNet以适应任意数据集（Tensorflow）https://github.com/kratzert/finetune_alexnet_with_tensorflow

AlexNet信息如上图

- 在当时第一次使用了ReLU

- 使用了Norm层（在当时还不广泛）

- 训练数据量增大

- dropout 0.5

- 每批数据大小 128

- 优化方式：随机梯度下降+Momentum 0.9

- 学习率为0.01。每次损失到达瓶颈时除以10

- L2 正则 参数为5e-4

VGG：

VGG-16 官方代码和ILSVRC模型（Caffe）  https://gist.github.com/ksimonyan/211839e770f7b538e2d8

VGG-19 官方代码和ILSVRC模型（Caffe）  https://gist.github.com/ksimonyan/3785162f95cd2d5fee77

Tensorflow版  VGG-16/VGG-19  https://github.com/machrisaa/tensorflow-vgg

VGG是最符合典型CNN的一种网络，它在AlexNet的基础上加深了网络，以达到更好的效果。

（以下引用http://blog.csdn.net/u012767526/article/details/51442367#vggnet分析）

这里有两个表格，其中第一个表格是描述的是VGGNet的诞生过程。为了解决初始化（权重初始化）等问题，VGG采用的是一种Pre-training的方式，这种方式在经典的神经网络中经常见得到，就是先训练一部分小网络，然后再确保这部分网络稳定之后，再在这基础上逐渐加深。表1从左到右体现的就是这个过程，并且当网络处于D阶段的时候，效果是最优的，因此D阶段的网络也就是最后的VGGNet啦！

ResNet：

ResNet-50, ResNet-101, and ResNet-152 代码及ILSVRC/COCO模型（Caffe）   https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks

以上模型的Torch版（lua），由Facebook实现    https://github.com/facebook/fb.resnet.torch

ResNet-1001代码及ILSVRC/COCO模型（Caffe-目前第一名）  https://github.com/KaimingHe/resnet-1k-layers

ResNet-1001在CIFAR-10上的表现

mini-batchCIFAR-10 test error (%): (median (mean+/-std))

128 (as in [a])4.92 (4.89+/-0.14)

64 (as in this code)4.62 (4.69+/-0.20)

ResNet原理

正常的网络是生成一个关于输入的函数，而ResNet生成的是一个对于输入的一个修饰：H(x) = F(x)+x。即神经网络生成的结果还要加上输入，才是最终输出。

训练参数如上图：

- 每一个Conv层后面都会有Batch Normalization层。

- 权重初始化方式：Xavier/2

- optimization方式：随机梯度下降+Momentum（0.9）

- 学习率：0.1，每一次错误率达到瓶颈时除以10，直到错误率无法再优化为止。

- Mini-batch（每批训练数据） 大小为256

- Weight 衰减1e-5（？）

- 不需要dropout