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【转】[caffe]深度学习之图像分类模型AlexNet解读

时间：2017-01-03 18:59:10      阅读：319      评论：0      收藏：0      [点我收藏+]

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[caffe]深度学习之图像分类模型AlexNet解读

原文地址：http://blog.csdn.net/sunbaigui/article/details/39938097
 
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在imagenet上的图像分类challenge上Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军。要研究CNN类型DL网络模型在图像分类上的应用，就逃不开研究alexnet，这是CNN在图像分类上的经典模型（DL火起来之后）。

在DL开源实现caffe的model样例中，它也给出了alexnet的复现，具体网络配置文件如下https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/models/bvlc_reference_caffenet/train_val.prototxt：

接下来本文将一步步对该网络配置结构中各个层进行详细的解读（训练阶段）：

 

1. conv1阶段DFD（data flow diagram）：

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2. conv2阶段DFD（data flow diagram）：

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3. conv3阶段DFD（data flow diagram）：

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4. conv4阶段DFD（data flow diagram）：

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5. conv5阶段DFD（data flow diagram）：

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6. fc6阶段DFD（data flow diagram）：

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7. fc7阶段DFD（data flow diagram）：

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8. fc8阶段DFD（data flow diagram）：

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各种layer的operation更多解释可以参考http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html

从计算该模型的数据流过程中，该模型参数大概5kw+。

caffe的输出中也有包含这块的内容日志，详情如下：

 

[cpp] view plain copy
 
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  1. I0721 10:38:15.326920  4692 net.cpp:125] Top shape: 256 3 227 227 (39574272)  
  2. I0721 10:38:15.326971  4692 net.cpp:125] Top shape: 256 1 1 1 (256)  
  3. I0721 10:38:15.326982  4692 net.cpp:156] data does not need backward computation.  
  4. I0721 10:38:15.327003  4692 net.cpp:74] Creating Layer conv1  
  5. I0721 10:38:15.327011  4692 net.cpp:84] conv1 <- data  
  6. I0721 10:38:15.327033  4692 net.cpp:110] conv1 -> conv1  
  7. I0721 10:38:16.721956  4692 net.cpp:125] Top shape: 256 96 55 55 (74342400)  
  8. I0721 10:38:16.722030  4692 net.cpp:151] conv1 needs backward computation.  
  9. I0721 10:38:16.722059  4692 net.cpp:74] Creating Layer relu1  
  10. I0721 10:38:16.722070  4692 net.cpp:84] relu1 <- conv1  
  11. I0721 10:38:16.722082  4692 net.cpp:98] relu1 -> conv1 (in-place)  
  12. I0721 10:38:16.722096  4692 net.cpp:125] Top shape: 256 96 55 55 (74342400)  
  13. I0721 10:38:16.722105  4692 net.cpp:151] relu1 needs backward computation.  
  14. I0721 10:38:16.722116  4692 net.cpp:74] Creating Layer pool1  
  15. I0721 10:38:16.722125  4692 net.cpp:84] pool1 <- conv1  
  16. I0721 10:38:16.722133  4692 net.cpp:110] pool1 -> pool1  
  17. I0721 10:38:16.722167  4692 net.cpp:125] Top shape: 256 96 27 27 (17915904)  
  18. I0721 10:38:16.722187  4692 net.cpp:151] pool1 needs backward computation.  
  19. I0721 10:38:16.722205  4692 net.cpp:74] Creating Layer norm1  
  20. I0721 10:38:16.722221  4692 net.cpp:84] norm1 <- pool1  
  21. I0721 10:38:16.722234  4692 net.cpp:110] norm1 -> norm1  
  22. I0721 10:38:16.722251  4692 net.cpp:125] Top shape: 256 96 27 27 (17915904)  
  23. I0721 10:38:16.722260  4692 net.cpp:151] norm1 needs backward computation.  
  24. I0721 10:38:16.722272  4692 net.cpp:74] Creating Layer conv2  
  25. I0721 10:38:16.722280  4692 net.cpp:84] conv2 <- norm1  
  26. I0721 10:38:16.722290  4692 net.cpp:110] conv2 -> conv2  
  27. I0721 10:38:16.725225  4692 net.cpp:125] Top shape: 256 256 27 27 (47775744)  
  28. I0721 10:38:16.725242  4692 net.cpp:151] conv2 needs backward computation.  
  29. I0721 10:38:16.725253  4692 net.cpp:74] Creating Layer relu2  
  30. I0721 10:38:16.725261  4692 net.cpp:84] relu2 <- conv2  
  31. I0721 10:38:16.725270  4692 net.cpp:98] relu2 -> conv2 (in-place)  
  32. I0721 10:38:16.725280  4692 net.cpp:125] Top shape: 256 256 27 27 (47775744)  
  33. I0721 10:38:16.725288  4692 net.cpp:151] relu2 needs backward computation.  
  34. I0721 10:38:16.725298  4692 net.cpp:74] Creating Layer pool2  
  35. I0721 10:38:16.725307  4692 net.cpp:84] pool2 <- conv2  
  36. I0721 10:38:16.725317  4692 net.cpp:110] pool2 -> pool2  
  37. I0721 10:38:16.725329  4692 net.cpp:125] Top shape: 256 256 13 13 (11075584)  
  38. I0721 10:38:16.725338  4692 net.cpp:151] pool2 needs backward computation.  
  39. I0721 10:38:16.725358  4692 net.cpp:74] Creating Layer norm2  
  40. I0721 10:38:16.725368  4692 net.cpp:84] norm2 <- pool2  
  41. I0721 10:38:16.725378  4692 net.cpp:110] norm2 -> norm2  
  42. I0721 10:38:16.725389  4692 net.cpp:125] Top shape: 256 256 13 13 (11075584)  
  43. I0721 10:38:16.725399  4692 net.cpp:151] norm2 needs backward computation.  
  44. I0721 10:38:16.725409  4692 net.cpp:74] Creating Layer conv3  
  45. I0721 10:38:16.725419  4692 net.cpp:84] conv3 <- norm2  
  46. I0721 10:38:16.725427  4692 net.cpp:110] conv3 -> conv3  
  47. I0721 10:38:16.735193  4692 net.cpp:125] Top shape: 256 384 13 13 (16613376)  
  48. I0721 10:38:16.735213  4692 net.cpp:151] conv3 needs backward computation.  
  49. I0721 10:38:16.735224  4692 net.cpp:74] Creating Layer relu3  
  50. I0721 10:38:16.735234  4692 net.cpp:84] relu3 <- conv3  
  51. I0721 10:38:16.735242  4692 net.cpp:98] relu3 -> conv3 (in-place)  
  52. I0721 10:38:16.735250  4692 net.cpp:125] Top shape: 256 384 13 13 (16613376)  
  53. I0721 10:38:16.735258  4692 net.cpp:151] relu3 needs backward computation.  
  54. I0721 10:38:16.735302  4692 net.cpp:74] Creating Layer conv4  
  55. I0721 10:38:16.735312  4692 net.cpp:84] conv4 <- conv3  
  56. I0721 10:38:16.735321  4692 net.cpp:110] conv4 -> conv4  
  57. I0721 10:38:16.743952  4692 net.cpp:125] Top shape: 256 384 13 13 (16613376)  
  58. I0721 10:38:16.743988  4692 net.cpp:151] conv4 needs backward computation.  
  59. I0721 10:38:16.744000  4692 net.cpp:74] Creating Layer relu4  
  60. I0721 10:38:16.744010  4692 net.cpp:84] relu4 <- conv4  
  61. I0721 10:38:16.744020  4692 net.cpp:98] relu4 -> conv4 (in-place)  
  62. I0721 10:38:16.744030  4692 net.cpp:125] Top shape: 256 384 13 13 (16613376)  
  63. I0721 10:38:16.744038  4692 net.cpp:151] relu4 needs backward computation.  
  64. I0721 10:38:16.744050  4692 net.cpp:74] Creating Layer conv5  
  65. I0721 10:38:16.744057  4692 net.cpp:84] conv5 <- conv4  
  66. I0721 10:38:16.744067  4692 net.cpp:110] conv5 -> conv5  
  67. I0721 10:38:16.748935  4692 net.cpp:125] Top shape: 256 256 13 13 (11075584)  
  68. I0721 10:38:16.748955  4692 net.cpp:151] conv5 needs backward computation.  
  69. I0721 10:38:16.748965  4692 net.cpp:74] Creating Layer relu5  
  70. I0721 10:38:16.748975  4692 net.cpp:84] relu5 <- conv5  
  71. I0721 10:38:16.748983  4692 net.cpp:98] relu5 -> conv5 (in-place)  
  72. I0721 10:38:16.748998  4692 net.cpp:125] Top shape: 256 256 13 13 (11075584)  
  73. I0721 10:38:16.749011  4692 net.cpp:151] relu5 needs backward computation.  
  74. I0721 10:38:16.749022  4692 net.cpp:74] Creating Layer pool5  
  75. I0721 10:38:16.749030  4692 net.cpp:84] pool5 <- conv5  
  76. I0721 10:38:16.749039  4692 net.cpp:110] pool5 -> pool5  
  77. I0721 10:38:16.749050  4692 net.cpp:125] Top shape: 256 256 6 6 (2359296)  
  78. I0721 10:38:16.749058  4692 net.cpp:151] pool5 needs backward computation.  
  79. I0721 10:38:16.749074  4692 net.cpp:74] Creating Layer fc6  
  80. I0721 10:38:16.749083  4692 net.cpp:84] fc6 <- pool5  
  81. I0721 10:38:16.749091  4692 net.cpp:110] fc6 -> fc6  
  82. I0721 10:38:17.160079  4692 net.cpp:125] Top shape: 256 4096 1 1 (1048576)  
  83. I0721 10:38:17.160148  4692 net.cpp:151] fc6 needs backward computation.  
  84. I0721 10:38:17.160166  4692 net.cpp:74] Creating Layer relu6  
  85. I0721 10:38:17.160177  4692 net.cpp:84] relu6 <- fc6  
  86. I0721 10:38:17.160190  4692 net.cpp:98] relu6 -> fc6 (in-place)  
  87. I0721 10:38:17.160202  4692 net.cpp:125] Top shape: 256 4096 1 1 (1048576)  
  88. I0721 10:38:17.160212  4692 net.cpp:151] relu6 needs backward computation.  
  89. I0721 10:38:17.160222  4692 net.cpp:74] Creating Layer drop6  
  90. I0721 10:38:17.160230  4692 net.cpp:84] drop6 <- fc6  
  91. I0721 10:38:17.160238  4692 net.cpp:98] drop6 -> fc6 (in-place)  
  92. I0721 10:38:17.160258  4692 net.cpp:125] Top shape: 256 4096 1 1 (1048576)  
  93. I0721 10:38:17.160265  4692 net.cpp:151] drop6 needs backward computation.  
  94. I0721 10:38:17.160277  4692 net.cpp:74] Creating Layer fc7  
  95. I0721 10:38:17.160286  4692 net.cpp:84] fc7 <- fc6  
  96. I0721 10:38:17.160295  4692 net.cpp:110] fc7 -> fc7  
  97. I0721 10:38:17.342094  4692 net.cpp:125] Top shape: 256 4096 1 1 (1048576)  
  98. I0721 10:38:17.342157  4692 net.cpp:151] fc7 needs backward computation.  
  99. I0721 10:38:17.342175  4692 net.cpp:74] Creating Layer relu7  
  100. I0721 10:38:17.342185  4692 net.cpp:84] relu7 <- fc7  
  101. I0721 10:38:17.342198  4692 net.cpp:98] relu7 -> fc7 (in-place)  
  102. I0721 10:38:17.342208  4692 net.cpp:125] Top shape: 256 4096 1 1 (1048576)  
  103. I0721 10:38:17.342217  4692 net.cpp:151] relu7 needs backward computation.  
  104. I0721 10:38:17.342228  4692 net.cpp:74] Creating Layer drop7  
  105. I0721 10:38:17.342236  4692 net.cpp:84] drop7 <- fc7  
  106. I0721 10:38:17.342245  4692 net.cpp:98] drop7 -> fc7 (in-place)  
  107. I0721 10:38:17.342254  4692 net.cpp:125] Top shape: 256 4096 1 1 (1048576)  
  108. I0721 10:38:17.342262  4692 net.cpp:151] drop7 needs backward computation.  
  109. I0721 10:38:17.342274  4692 net.cpp:74] Creating Layer fc8  
  110. I0721 10:38:17.342283  4692 net.cpp:84] fc8 <- fc7  
  111. I0721 10:38:17.342291  4692 net.cpp:110] fc8 -> fc8  
  112. I0721 10:38:17.343199  4692 net.cpp:125] Top shape: 256 22 1 1 (5632)  
  113. I0721 10:38:17.343214  4692 net.cpp:151] fc8 needs backward computation.  
  114. I0721 10:38:17.343231  4692 net.cpp:74] Creating Layer loss  
  115. I0721 10:38:17.343240  4692 net.cpp:84] loss <- fc8  
  116. I0721 10:38:17.343250  4692 net.cpp:84] loss <- label  
  117. I0721 10:38:17.343264  4692 net.cpp:151] loss needs backward computation.  
  118. I0721 10:38:17.343305  4692 net.cpp:173] Collecting Learning Rate and Weight Decay.  
  119. I0721 10:38:17.343327  4692 net.cpp:166] Network initialization done.  
  120. I0721 10:38:17.343335  4692 net.cpp:167] Memory required for Data 1073760256  

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