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摘要
当前的目我们训练了一个大型深度卷积神经网络来将ImageNet LSVRC-2010竞赛的120万高分辨率的图像分到1000不同的类别中。在测试数据上，我们得到了top-1 37.5%, top-5 17.0%的错误率，这个结果比目前的最好结果好很多。这个神经网络有6000万参数和650000个神经元，包含5个卷积层（某些卷积层后面带有池化层）和3个全连接层，最后是一个1000维的softmax。为了训练的更快，我们使用了非饱和神经元并对卷积操作进行了非常有效的GPU实现。为了减少全连接层的过拟合，我们采用了一个最近开发的名为dropout的正则化方法，结果证明是非常有效的。我们也使用这个模型的一个变种参加了ILSVRC-2012竞赛，赢得了冠军并且与第二名 top-5 26.2%的错误率相比，我们取得了top-5 15.3%的错误率。
1 引言
标识别方法基本上都使用了机器学习方法。为了提高目标识别的性能，我们可以收集更大的数据集，学习更强大的模型，使用更好的技术来防止过拟合。直到最近，标注图像的数据集都相对较小--在几万张图像的数量级上（例如，NORB[16]，Caltech-101/256 [8, 9]和CIFAR-10/100 [12]）。简单的识别任务在这样大小的数据集上可以被解决的相当好，尤其是如果通过标签保留变换进行数据增强的情况下。例如，目前在MNIST数字识别任务上（lt;0.3%）的最好准确率已经接近了人类水平[4]。但真实环境中的对象表现出了相当大的可变性，因此为了学习识别它们，有必要使用更大的训练数据集。实际上，小图像数据集的缺点已经被广泛认识到（例如，Pinto et al. [21]），但收集上百万图像的标注数据仅在最近才变得的可能。新的更大的数据集包括LabelMe [23]，它包含了数十万张完全分割的图像，ImageNet [6]，它包含了22000个类别上的超过1500万张标注的高分辨率的图像。
为了从数百万张图像中学习几千个对象，我们需要一个有很强学习能力的模型。然而对象识别任务的巨大复杂性意味着这个问题不能被指定，即使通过像ImageNet这样的大数据集，因此我们的模型应该也有许多先验知识来补偿我们所没有的数据。卷积神经网络(CNNs)构成了一个这样的模型[16, 11, 13, 18, 15, 22, 26]。它们的能力可以通过改变它们的广度和深度来控制，它们也可以对图像的本质进行强大且通常正确的假设（也就是说，统计的稳定性和像素依赖的局部性）。因此，与具有层次大小相似的标准前馈神经网络，CNNs有更少的连接和参数，因此它们更容易训练，而它们理论上的最佳性能可能仅比标准前馈神经网络差一点。
尽管CNN具有引人注目的质量，尽管它们的局部架构相当有效，但将它们大规模的应用到到高分辨率图像中仍然是极其昂贵的。幸运的是，目前的GPU，搭配了高度优化的2D卷积实现，强大到足够促进有趣地大量CNN的训练，最近的数据集例如ImageNet包含足够的标注样本来训练这样的模型而没有严重的过拟合。
本文具体的贡献如下：我们在ILSVRC-2010和ILSVRC-2012[2]的ImageNet子集上训练了到目前为止最大的神经网络之一，并取得了迄今为止在这些数据集上报道过的最好结果。我们编写了高度优化的2D卷积GPU实现以及训练卷积神经网络内部的所有其它操作，我们把它公开了。我们的网络包含许多新的不寻常的特性，这些特性提高了神经网络的性能并减少了训练时间，详见第三节。即使使用了120万标注的训练样本，我们的网络尺寸仍然使过拟合成为一个明显的问题，因此我们使用了一些有效的技术来防止过拟合，详见第四节。我们最终的网络包含5个卷积层和3个全连接层，深度似乎是非常重要的：我们发现移除任何卷积层（每个卷积层包含的参数不超过模型参数的1%）都会导致更差的性能。
最后，网络尺寸主要受限于目前GPU的内存容量和我们能忍受的训练时间。我们的网络在两个GTX 580 3GB GPU上训练五六天。我们的所有实验表明我们的结果可以简单地通过等待更快的GPU和更大的可用数据集来提高。
2 数据集
ImageNet数据集有超过1500万的标注高分辨率图像，这些图像属于大约22000个类别。这些图像是从网上收集的，使用了Amazonrsquo;s Mechanical Turk的众包工具通过人工标注的。从2010年起，作为Pascal视觉对象挑战赛的一部分，每年都会举办ImageNet大规模视觉识别挑战赛（ILSVRC）。ILSVRC使用ImageNet的一个子集，1000个类别每个类别大约1000张图像。总计，大约120万训练图像，50000张验证图像和15万测试图像。
ILSVRC-2010是ILSVRC竞赛中唯一可以获得测试集标签的版本，因此我们大多数实验都是在这个版本上运行的。由于我们也使用我们的模型参加了ILSVRC-2012竞赛，因此在第六节我们也报告了模型在这个版本的数据集上的结果，这个版本的测试标签是不可获得的。在ImageNet上，按照惯例报告两个错误率：top-1和top-5，top-5错误率是指测试图像的正确标签不在模型认为的五个最可能的便签之中。
ImageNet包含各种分辨率的图像，而我们的系统要求不变的输入维度。因此，我们将图像进行下采样到固定的256times;256分辨率。给定一个矩形图像，我们首先缩放图像短边长度为256，然后从结果图像中裁剪中心的256times;256大小的图像块。除了在训练集上对像素减去平均活跃度外，我们不对图像做任何其它的预处理。因此我们在原始的RGB像素值（中心的）上训练我们的网络。
3 架构
我们的网络架构概括为图2。它包含八个学习层--5个卷积层和3个全连接层。下面，我们将描述我们网络结构中的一些新奇的不寻常的特性。3.1-3.4小节按照我们对它们评估的重要性进行排序，最重要的最有先。
3.1 ReLU非线性
将神经元输出f建模为输入x的函数的标准方式是用f(x) = tanh(x)或f(x) = (1 eminus;x)minus;1。考虑到梯度下降的训练时间，这些饱和的非线性比非饱和非线性f(x) = max(0,x)更慢。根据Nair和Hinton[20]的说法，我们将这种非线性神经元称为修正线性单元(ReLU)。采用ReLU的深度卷积神经网络训练时间比等价的tanh单元要快几倍。在图1中，对于一个特定的四层卷积网络，在CIFAR-10数据集上达到25%的训练误差所需要的迭代次数可以证实这一点。这幅图表明，如果我们采用传统的饱和神经元模型，我们将不能在如此大的神经网络上实验该工作。
图1：使用ReLU的四层卷积神经网络在CIFAR-10数据集上达到25%的训练误差比使用tanh神经元的等价网络（虚线）快六倍。为了使训练尽可能快，每个网络的学习率是单独选择的。没有采用任何类型的正则化。影响的大小随着网络结构的变化而变化，这一点已得到证实，但使用ReLU的网络都比等价的饱和神经元快几倍。
我们不是第一个考虑替代CNN中传统神经元模型的人。例如，Jarrett等人[11]声称非线性函数f(x) = |tanh(x)|与其对比度归一化一起，然后是局部均值池化，在Caltech-101数据集上工作的非常好。然而，在这个数据集上主要的关注点是防止过拟合，因此他们观测到的影响不同于我们使用ReLU拟合数据集时的加速能力。更快的学习对大型数据集上大型模型的性能有很大的影响。
3.2 多GPU训练
单个GTX580 GPU只有3G内存，这限制了可以在GTX580上进行训练的网络最大尺寸。事实证明120万图像用来进行网络训练是足够的，但网络太大因此不能在单个GPU上进行训练。因此我们将网络分布在两个GPU上。目前的GPU非常适合跨GPU并行，因为它们可以直接互相读写内存，而不需要通过主机内存。我们采用的并行方案基本上每个GPU放置一半的核（或神经元），还有一个额外的技巧：只在某些特定的层上进行GPU通信。这意味着，例如，第3层的核会将第2层的所有核映射作为输入。然而，第4层的核只将位于相同GPU上的第3层的核映射作为输入。连接模式的选择是一个交叉验证问题，但这可以让我们准确地调整通信数量，直到它的计算量在可接受的范围内。
除了我们的列不是独立的之外（看图2），最终的架构有点类似于Ciresan等人[5]采用的“columnar” CNN。与每个卷积层一半的核在单GPU上训练的网络相比，这个方案降分别低了我们的top-1 1.7%，top-5 1.2%的错误率。双GPU网络比单GPU网络稍微减少了训练时间。
图 2：我们CNN架构图解，明确描述了两个GPU之间的责任。在图的顶部，一个GPU运行在部分层上，而在图的底部，另一个GPU运行在部分层上。GPU只在特定的层进行通信。网络的输入是150,528维，网络剩下层的神经元数目分别是253,440–186,624–64,896–64,896–43,264–4096–4096–1000（8层）。
3.3 局部响应归一化
ReLU具有让人满意的特性，它不需要通过输入归一化来防止饱和。如果至少一些训练样本对ReLU产生了正输入，那么那个神经元上将发生学习。然而，我们仍然发现接下来的局部响应归一化有助于泛化。aix,yax,yi表示神经元激活，通过在(x,y)(x,y)位置应用核ii，然后应用ReLU非线性来计算，响应归一化激活bix,ybx,yi通过下式给定：
bix,y=aix,y/(k alpha;sum;j=max(0,iminus;n/2)min(Nminus;1,i n/2)(aix,y)2)beta;bx,yi=ax,yi/(k alpha;sum;j=max(0,iminus;n/2)min(Nminus;1,i n/2)(ax,yi)2)beta;
求和运算在n个“毗邻的”核映射的同一位置上执行，N是本层的卷积核数目。核映射的顺序当然是任意的，在训练开始前确定。响应归一化的顺序实现了一种侧抑制形式，灵感来自于真实神经元中发现的类型，为使用不同核进行神经元输出计算的较大活动创造了竞争。常量k，n，alpha;，beta;是超参数，它们的值通过验证集确定；我们设k=2，n=5，alpha;=0.0001，beta;=0.75。我们在特定的层使用的ReLU非线性之后应用了这种归一化（请看3.5小节）。
这个方案与Jarrett等人[11]的局部对比度归一化方案有一定的相似性，但我们更恰当的称其为“亮度归一化”，因此我们没有减去均值。响应归一化分别减少了top-1 1.4%，top-5 1.2%的错误率。我们也在CIFAR-10数据集上验证了这个方案的有效性：一个没有归一化的四层CNN取得了13%的错误率，而使用归一化取得了11%的错误率。
3.4 重叠池化
CNN中的池化层归纳了同一核映射上相邻组神经元的输出。习惯上，相邻池化单元归纳的区域是不重叠的（例如[17, 11, 4]）。更确切的说，池化层可看作由池化单元网格组成，网格间距为ss个像素，每个网格归纳池化单元中心位置ztimes;zztimes;z大小的邻居。如果设置s=zs=z，我们会得到通常在CNN中采用的传统局部池化。如果设置slt;zslt;z，我们会得到重叠池化。这就是我们网络中使用的方法，设置s=2s=2，z=3z=3。这个方案分别降低了top-1 0.4%，top-5 0.3%的错误率，与非重叠方案s=2，z=2s=2，z=2相比，输出的维度是相等的。我们在训练过程中通常观察采用重叠池化的模型，发现它更难过拟合。
3.5 整体架构
现在我们准备描述我们的CNN的整体架构。如图2所示，我们的网络包含8个带权重的层；前5层是卷积层，剩下的3层是全连接层。最后一层全连接层的输出是1000维softmax的输入，softmax会产生1000类标签的分布。我们的网络最大化多项逻辑回归的目标，这等价于最大化预测分布下训练样本正确标签的对数概率的均值。
第2，4，5卷积层的核只与位于同一GPU上的前一层的核映射相连接（看图2）。第3卷积层的核与第2层的所有核映射相连。全连接层的神经元与前一层的所有神经元相连。第1，2卷积层之后是响应归一化层。3.4节描述的这种最大池化层在响应归一化层和第5卷积层之后。ReLU非线性应用在每个卷积层和全连接层的输出上。
第1卷积层使用96个核对224 times; 224 times; 3的输入图像进行滤波，核大小为11 times; 11 times; 3，步长是4个像素（核映射中相邻神经元感受野中心之间的距离）。第2卷积层使用用第1卷积层的输出（响应归一化和池化）作为输入，并使用256个核进行滤波，核大小为5 times; 5 times; 48。第3，4，5卷积层互相连接，中间没有接入池化层或归一化层。第3卷积层有384个核，核大小为3 times; 3 times; 256，与第2卷积层的输出（归一化的，池化的）相连。第4卷积层有384个核，核大小为3 times; 3 times; 192，第5卷积层有256个核，核大小为3 times; 3 times; 192。每个全连接层有4096个神经元。
4 减少过拟合
我们的神经网络架构有6000万参数。尽管ILSVRC的1000类使每个训练样本从图像到标签的映射上强加了10比特的约束，但这不足以学习这么多的参数而没有相当大的过拟合。下面，我们会描述我们用来克服过拟合的两种主要方式。
4.1 数据增强
图像数据上最简单常用的用来减少过拟合的方法是使用标签保留变换（例如[25, 4, 5]）来人工增大数据集。我们使用了两种独特的数据增强方式，这两种方式都可以从原始图像通过非常少的计算量产生变换的图像，因此变换图像不需要存储在硬盘上。在我们的实现中，变换图像通过CPU的Python代码生成，而此时GPU正在训练前一批图像。因此，实际上这些数据增强方案是计算免费的。
第一种数据增强方式包括产生图像变换和水平翻转。我们从256times;256图像上通过随机提取224 times; 224的图像块实现了这种方式，然后在这些提取的图像块上进行训练。这
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