比较LeNet、AlexNet、VGG和ResNet模型及其优缺点的实际实验。

一、说明

卷积神经网络，有很多种类，这不仅仅是各种试验或尝试。而且是已经设计好的网络存在若干不尽人意之处，需要弥补和改进。因此，本文就是记录这些网络的优缺点，从新意上说，本文全无，但是从启发初学者还是有点意义。

二、基础操作

2.1 实验使用的数据集

我开始学习神经网络和 CNN 中的不同模型架构。在这里，我写了关于 4 个模型架构的文章，以及我在这 4 个模型上训练图像集时的发现。撰写本文仅用于学习目的，并更好地了解我们在这些模型中看到的改进。

这里的所有观察结果都与一个图像集相关，不能作为模型性能的衡量标准。哪种模型最适合取决于每个用例。例如，如果您了解我的金属铸造项目，就会发现简单的 CNN 模型往往比 ResNet 模型表现得更好，而 ResNet 模型在此表现出色。

我在实验中使用了[非洲野生动物]( https://www.kaggle.com/biancaferreira/african-wildlife )数据集。

该数据集中有 4 个类：

水牛
大象
犀牛
斑马

2.1 本文内容

什么是卷积神经网络
在上述数据集上实现 4 个不同的 CNN 模型，并根据我的实验得出的推论简要介绍每个模型。
结论

2.3 什么是卷积神经网络？

典型的CNN网络

卷积神经网络是一种人工神经网络，主要用于图像识别应用。它由称为感知器的多层组成，用于以最详细的方式学习图像中存在的特征。
这里的“卷积”代表了对图像内特征的理解。提取这些特征需要整个卷积过程。
为了提取这些特征，我们使用过滤器并提及要使用的过滤器的数量（内核）。
池化是 CNN 中的另一个概念。它用于减少对图像运行过滤器后获得的特征数量。与图像本身相比，过滤器使我们获得大量特征。因此，池化用于获得相同的更好的概括表示。例如，由于过滤器（内核）的数量及其形状，25x25 的图像最终可能具有 100x100 的特征。池化可以使用最大池化或均值池化来减少这些特征。我不会深入研究什么是池化。
填充是另一个 CNN 概念，我们在图像的边缘添加零。这样做有两个原因。为了更好地读取边缘特征并获得与输入图像相似的输出。
最后，CNN 的输出被展平并发送到全连接层。这是 CNN 的神经网络部分。它将使机器能够从提取的特征中学习并创建通用模型。
要了解有关卷积神经网络的更多信息，我将从这个[视频]( https://youtu.be/aircAruvnKk )开始。

三、LeNet网

LeNet 架构由 Yann Lecun 于 1998 年发明，旨在能够执行光学字符识别 (OCR)。与其他架构相比，该架构非常小且简单。该图像集由 0-9 的黑白数字图像组成。
它由3个卷积层和3个池化层组成。在这些层之后，输出被展平，数据被发送到全连接层。神经网络的最后一个密集层可以是用于预测输出的任何激活函数。
根据 LeNet 发表的论文，在整个网络中，所有层的激活函数都是 tanh。我对该网络使用了相同的激活函数。我们必须记住，今天使用的常用激活函数在 1998 年还不存在。

2.1 在您的示例和发现中实施

LeNet 架构的损失和准确率图

从上面的准确率图中可以看出，我们可以清楚地看到该模型显示的学习速度很慢。
该网络缺乏深度是原因之一。
另一个原因可能是使用了激活函数 tanh。

2.2 优点

这个网络很好地介绍了神经网络的世界，而且非常容易理解。它非常适合字符识别图像。

2.3 缺点

该模型是专门针对特定用例构建的。虽然这是 1998 年的一项重大突破，但它在处理彩色图像方面的表现却不佳。大多数图像识别问题都需要 RGB 图像才能更好地识别。
由于模型不是很深，它很难扫描所有特征，从而产生性能较差的模型。如果神经网络没有从训练图像中获得足够的特征，那么模型将很难概括并创建准确的模型。

四、AlexNet 网

发表的论文中看到的 Alexnet 架构图像

AlexNet 架构于 2012 年在 ImageNet 大规模视觉识别挑战赛上推出。
它由 Alex Krizhevsky 设计，并与 Illya Sutskever 和 Krizhevsky 的博士生导师 Geoffrey Hinton 博士一起出版。
AlexNet由8层组成，并使用了ReLu激活函数，这是深度学习的重大发现。它摆脱了梯度消失的问题，因为现在梯度值不再限制在一定范围内。
它是第一个基于 GPU 的 CNN 模型，比以前的模型快 4 倍。

4.1 在您的示例和发现中实施

损失和准确度 AlexNet 架构

我观察到，与 LeNet 相比，训练速度有所提高。我们在图中可以清楚地看到，该模型更快地实现了更好的精度。
与 LeNet 相比，损失也以更快的速度减少。
网络深度的增加和 ReLu 的引入对神经网络产生了重大影响。这个模型启发了未来模型的研究。

4.2 优点

AlexNet 是第一个使用 GPU 进行训练的主要 CNN 模型。这可以加快模型的训练速度。
AlexNet 是一种更深层次的 8 层架构，这意味着与 LeNet 相比，它能够更好地提取特征。它在当时的彩色图像上也很有效。
该网络中使用的 ReLu 激活函数有 2 个优点。与其他激活函数不同，它不限制输出。这意味着不会有太多功能损失。
它否定了梯度求和的负输出，而不是数据集本身。这意味着它将进一步提高模型训练速度，因为并非所有感知器都处于活动状态。

4.3 缺点

与本文进一步使用的模型相比，该模型的深度非常小，因此很难从图像集中学习特征。
我们可以看到，与未来的模型相比，需要更多的时间才能获得更高精度的结果。

五、VGG网

Visual Geometric Group 或 VGG 是一种 CNN 架构，在 AlexNet 两年后于 2014 年推出。引入该模型的主要原因是为了在训练图像分类/识别模型时了解深度对准确性的影响。
VGG 网络引入了将多个具有较小内核尺寸的卷积层分组的概念，而不是使用一个具有大内核尺寸的卷积层。这导致输出的特征数量减少，其次是包含 3 个 ReLu 层，而不是增加一个学习实例。从上图中可以看出，我们看到分层结构（灰色框），后面是池化层（红色框）。

5.1 在您的示例和发现中实施

VGG-16 架构的损耗和精度

我在这里的观察是，虽然达到最大准确度所需的纪元数量有所减少，但损失需要更长的时间才能收敛到最小值。
VGG 中引入更多层使模型能够更好地理解图像中的特征。
然而，不断学习和重新学习是 VGG 的一个问题，这就是为什么损失似乎如此不可预测（梯度爆炸）。
这个问题在 ResNet 架构中得到了解决，该架构引入了残差学习的概念。

观察到 VGG-16 的验证损失

验证损失往往会随着时间的推移而增加，这告诉我随着时间的推移，这个模型过度拟合了数据集。对于其他图像集，情况可能并不总是如此。

5.2 优点

VGG 带来了准确性的巨大提高和速度的提高。这主要是因为提高了模型的深度并引入了预训练模型。
较小内核的层数增加会导致非线性增加，这对于深度学习始终是积极的。
VGG 带来了基于相似概念的各种架构。这为我们提供了更多选择，让我们可以选择哪种架构最适合我们的应用程序。

5.3 缺点

我发现该模型的一个主要缺点是存在梯度消失问题。如果我们查看我的验证损失图，我们可以清楚地看到它呈增长趋势。其他任何型号都没有出现这种情况。ResNet 架构解决了梯度消失问题。
VGG 比新的 ResNet 架构慢，后者引入了残差学习的概念，这是另一个重大突破。

六、ResNet 残差网络

ResNet 中的残差学习

ResNet 于 2015 年推出，带来了准确性的大幅提升和速度的大幅提升。
VGG引入了增加层数的概念来提高精度，但是发现当我们将层数增加到超过20时，模型无法收敛到最小误差％。造成这种情况的一个主要原因是梯度消失问题。学习率变得如此之低，以至于模型的权重没有发生变化。
另一个问题是梯度爆炸。这在我的 VGG 图中也可见，我的损失波动不规律。当引入批量归一化后，这个问题得到了解决，但它仍然在较小的范围内波动。
为了解决这个问题，引入了残余学习的概念，该概念的灵感来自于人脑横向抑制的概念。它只是意味着大脑中的神经元能够控制其邻近神经元是否放电。
残差学习可以用一个非常简单的例子来解释。最初，当我们学习骑自行车时，我们会犯错误，但我们会学习。一旦我们能够骑自行车，我们的大脑就会停止发射负责学习技能的神经元，使我们能够专注于与骑自行车有关的其他事情。