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【深度学习|DenseNet-121】Densely Connected Convolutional Networks内部结构和参数设置

【深度学习|DenseNet-121】Densely Connected Convolutional Networks内部结构和参数设置

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前言

DenseNet121 是 DenseNet（Densely Connected Convolutional Networks）架构中的一个重要版本，它采用了密集连接（dense connection）策略，其中每一层都与前面所有的层相连接。DenseNet121的“121”表示它包含121个卷积层。接下来，我将逐层详细说明 DenseNet121 的内部结构和参数设置。

1. 网络总体结构

DenseNet121 的总体架构分为以下几个主要部分：

• 卷积层（Convolutional Layer）：最开始的卷积层（Conv1），用于对输入图像进行初步处理。
• 密集块（Dense Blocks）：DenseNet121 包含4个密集块，每个密集块由若干个密集单元（Dense Units）组成。每个密集单元的输出连接到后续所有单元，并且每个密集单元的输入是所有前面单元的输出。
• 过渡层（Transition Layers）：每个密集块之间会有一个过渡层，它包括一个1×1卷积层和一个2×2的平均池化层（Average Pooling）。
• 全局平均池化层（Global Average Pooling）：在最后一个密集块后使用全局平均池化。
• 全连接层（Fully Connected Layer）：全连接层用于输出预测结果。

2. 具体层次结构

(1) 输入层（Input Layer）

• 输入尺寸通常为 224×224×3，即输入的图像大小为224x224，具有3个颜色通道（RGB）。

(2) 第一卷积层（Conv1）

• 卷积层：1个卷积层，过滤器大小为7×7，步长为2，输出通道数为64。
• BatchNorm：进行批归一化，减少内部协方差偏移。
• ReLU 激活：应用ReLU激活函数。
• 池化层：3×3最大池化，步长为2，减小空间维度。

输入的大小为 224×224×3，经过这个层之后输出 112×112×64。

(3) Dense Block 1 (DB1)

• 层数：包含6个Dense Units。
• 每个Dense Unit：每个Dense Unit由3层组成：1×1卷积层（瓶颈层，减少通道数），3×3卷积层（标准卷积层，增加特征数量）。每个Dense Unit的输出特征图将与前面所有的输出特征图连接。

在Dense Block 1 之后，输出的特征图维度为 56×56×256。

(4) Transition Layer 1 (TL1)

• 1×1卷积层：用于降低通道数，通常减少至128个通道。
• 平均池化层：进行2×2平均池化，步长为2，减小空间维度。

输出的特征图维度为 28×28×128。

(5) Dense Block 2 (DB2)

• 层数：包含12个Dense Units。
• 每个Dense Unit：和第一个密集块相同，由1×1卷积层和3×3卷积层组成，每个单元的输出连接到所有前面的单元。

在Dense Block 2 之后，输出的特征图维度为 28×28×512。

(6) Transition Layer 2 (TL2)

• 1×1卷积层：减少通道数，通常减少至256个通道。
• 平均池化层：2×2平均池化，步长为2。

输出的特征图维度为 14×14×256。

(7) Dense Block 3 (DB3)

• 层数：包含24个Dense Units。
• 每个Dense Unit：同样是由1×1卷积和3×3卷积组成，每个单元的输出连接到前面的所有单元。

在Dense Block 3 之后，输出的特征图维度为 14×14×1024。

(8) Transition Layer 3 (TL3)

• 1×1卷积层：将通道数减少到512。
• 平均池化层：进行2×2的平均池化。

输出的特征图维度为 7×7×512。

(9) Dense Block 4 (DB4)

• 层数：包含16个Dense Units。
• 每个Dense Unit：继续由1×1卷积层和3×3卷积层构成，所有单元的输出继续连接。

在Dense Block 4之后，输出的特征图维度为 7×7×1024。

(10) 全局平均池化层（Global Average Pooling）

• 池化层：将特征图的每个通道进行平均池化，从 7×7×1024 压缩成 1×1×1024。

输出的维度为 1×1×1024。

(11) 全连接层（Fully Connected Layer）

• FC层：最后通过一个全连接层映射到目标类别数的维度。例如，在分类任务中，如果有1000个类别，则输出维度为1000。

3. 参数设置

• Growth Rate：每个Dense Unit的增长率（growth rate）通常设定为32，这表示每经过一个Dense Unit，输出的特征图的通道数将增加32个。
• Dropout：DenseNet121的实现中，通常会加入dropout层，防止过拟合。它的使用通常是0.2到0.5之间。
• 初始化方法：通常使用He初始化（He Initialization）来初始化卷积层，以避免梯度消失问题。
• 激活函数：在所有卷积层后应用ReLU激活函数。
• 批归一化：所有卷积层和全连接层后面都应用了批归一化（Batch Normalization）操作。

4. 总结

• DenseNet121 是一个非常高效且深度的神经网络，通过密集连接每个层的输出，使得模型能够有效地重用特征并减少参数量。尽管具有较多的层数，但由于密集连接，它的参数量相比于传统的深度神经网络（例如VGG）要少得多，且能够取得更好的性能。

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