Python从0到100（八十九）：Resnet、LSTM、Shufflenet、CNN四种网络分析及对比

news/2025/2/26 12:53:48

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本文目录：

  • 一、四种网络的结构及介绍
    • 1.ResNet
    • 2.长短期记忆网络（LSTM）
    • 3.ShuffleNet
    • 4.CNN
  • 二、具体训练过程
    • 1.Resnet
      • 1.1 残差块（Block）
      • 1.2 ResNet网络
      • 1.3 辅助方法
      • 1.4 前向传播（Forward Pass）
      • 训练过程及结果
    • 2.LSTM
      • 2.1 LSTM类及网络层
      • 2.3前向传播（Forward Pass）
      • 训练过程及结果
    • 3.ShuffleNet
      • 1. ChannelShuffleModule类
      • 2. ShuffleNet类
      • 3. 前向传播（Forward Pass）
      • 训练过程及结果
    • 4.Cnn
  • 三、结果分析
  • 四、结论
    • 1. 模型结构设计差异
    • 2. 模型结构设计对训练和loss的影响
    • 3. Loss设计对模型性能的影响
    • 文末送书
      • `本期推荐1：`
      • `本期推荐2：`

为了进一步探索不同网络结构在WISDM数据集上的表现，本文将继续深入研究，将训练模型推广到其他网络结构中，包括ResNet、LSTM和ShuffleNet，并通过仿真实验对比这些网络在WISDM数据集上的训练效果。

一、四种网络的结构及介绍

1.ResNet

残差网络（ResNet）通过引入“残差学习”的概念，解决了深度神经网络训练困难的问题。其核心思想是通过残差块（Residual Block）将输入直接与输出相加，从而缓解梯度消失问题，使得网络可以训练得更深。
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ResNet沿用了VGG完整的3 × 3卷积层设计。残差块里首先有2个有相同输出通道数的3 × 3卷积层。 每个卷积层后接一个批量规范化层和ReLU激活函数。 然后我们通过跨层数据通路，跳过这2个卷积运算，将输入直接加在最后的ReLU激活函数前。

核心思想：

· 残差块（Residual Block） ：输入通过一个或多个卷积层后，与输入相加，形成残差。这样做可以使得网络学习到的是输入和输出之间的残差，而不是直接学习输出，从而缓解了梯度消失问题，使得网络可以成功训练更深的模型。
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优点：

· 通过残差学习，可以有效地训练更深的网络，提高了模型的性能。

· 网络结构易于拓展，可以构建更复杂的模型。

缺点：

· 虽然缓解了梯度消失问题，但在某些情况下仍然可能遇到梯度爆炸的问题。

· 模型参数较多，需要较大的数据集进行训练。

网络结构：

python">ResNet(

  (layer1): Sequential(

    (0): Block(

      (block): Sequential(

        (0): Conv2d(1, 64, kernel_size=(3, 1), stride=(2, 1), padding=(1, 0))

        (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)

        (2): ReLU()

        (3): Conv2d(64, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))

        (4): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)

      )

      (short): Sequential(

        (0): Conv2d(1, 64, kernel_size=(3, 1), stride=(2, 1), padding=(1, 0))

        (1): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)

      )

image.png

2.长短期记忆网络（LSTM）

LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），通过引入门控机制（输入门、遗忘门和输出门）和记忆单元，能够学习长期依赖信息，特别适合处理时间序列数据。

在这里插入图片描述

核心思想：

· 门控机制（Gating Mechanism） ：LSTM通过引入输入门、遗忘门和输出门来控制信息的流动，解决了传统RNN的短期记忆问题。

· 记忆单元（Memory Cell） ：LSTM的核心是记忆单元，它可以添加或移除信息，从而实现长期记忆。

优点：

· 能够处理长期依赖问题，适用于时间序列数据。

· 通过门控机制，可以有效地避免梯度消失和梯度爆炸问题。

缺点：

· 参数数量较多，训练时间较长。

· 门控机制增加了模型的复杂度。

网络结构：

LSTM(

(lstm): LSTM(3, 512, num_layers=2, batch_first=True)

(fc): Linear(in_features=512, out_features=6, bias=True)

)

image.png

3.ShuffleNet

ShuffleNet是一种高效的卷积神经网络，通过分组卷积和通道洗牌操作减少计算量，同时保持较高的准确率。
在这里插入图片描述

核心思想：

· 分组卷积：将输入通道分成多个组，每组独立进行卷积操作，然后合并结果。这样可以减少计算量和参数数量。
在这里插入图片描述

· 通道洗牌：在分组卷积后，通过通道洗牌操作重新混合不同组的特征图，以保持特征的多样性。
在这里插入图片描述

优点：

· 计算效率高，适用于资源受限的环境。

· 通过通道洗牌操作，可以在减少计算量的同时保持特征的多样性。

缺点：

· 虽然减少了计算量，但在某些复杂任务上可能不如其他网络结构表现出色。

· 分组卷积可能会牺牲一定的模型性能。

网络结构：

python">ShuffleNet(

  (layer): Sequential(

    (0): Conv2d(1, 1, kernel_size=(3, 1), stride=(2, 1), padding=(1, 0))

    (1): Conv2d(1, 64, kernel_size=(1, 1), stride=(1, 1))

    (2): BatchNorm2d(64, eps=1e-05, momentum=0.1, affine=True, track_running_stats=True)

    (3): ReLU()


    (19): ChannelShuffleModule()

  )

  (ada_pool): AdaptiveAvgPool2d(output_size=(1, 3))

  (fc): Linear(in_features=1536, out_features=6, bias=True)

)

image.png

4.CNN

CNN是一种深度学习模型，主要用于处理具有网格结构的数据，如图像和时间序列数据。其核心思想是利用卷积层（Convolutional Layer）提取局部特征，然后通过池化层（Pooling Layer）进行下采样以减少特征维度，最后通过全连接层（Fully Connected Layer）进行分类或回归。
CNN的典型结构包括多个卷积层、池化层和全连接层。以下是一个简单的CNN结构示例：

python">import torch.nn as nn

class CNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_channels, num_classes):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=input_channels, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.fc1 = nn.Linear(64 * 7 * 7, 128)  # 假设输入图像大小为28x28
        self.fc2 = nn.Linear(128, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.pool(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.pool(x)
        x = x.view(x.size(0), -1)  # 展平特征
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

二、具体训练过程

1.Resnet

1.1 残差块（Block）

  • Block 类是一个残差网络的基本构建块，它包含两个卷积层，分别后接批量归一化（BatchNorm）和ReLU激活函数。
  • 第一个卷积层的卷积核大小为 (3, 1)，步长为 (stride, 1)，填充为 (1, 0)。
  • 如果输入和输出的通道数不同，或者步长不为1，残差块会包含一个快捷连接（shortcut），它是一个1x1的卷积层，用于匹配通道数和步长。
python">class Block(nn.Module):
    def __init__(self, inchannel, outchannel, stride):
        super().__init__()
        self.block = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(inchannel, outchannel, (3, 1), (stride, 1), (1, 0)),
            nn.BatchNorm2d(outchannel),
            nn.ReLU(),
            nn.Conv2d(outchannel, outchannel, 1, 1, 0),
            nn.BatchNorm2d(outchannel)
        )
        self.short = nn.Sequential()
        if (inchannel != outchannel or stride != 1):
            self.short = nn.Sequential(
                nn.Conv2d(inchannel, outchannel, (3, 1), (stride, 1), (1, 0)),
                nn.BatchNorm2d(outchannel)
            )

1.2 ResNet网络

  • ResNet 类定义了整个网络结构，它由四个残差层（layer1 到 layer4）组成，每一层由多个残差块组成。
  • 每一层的输出通道数分别是64, 128, 256, 和 512。每一层的第一个块的步长为2，用于下采样，其余块的步长为1。
  • 网络的输入假设具有形状 [b, c, series, modal]，其中 b 是批次大小，c 是通道数，series 是序列长度，modal 是模态数（例如，图像的高度）。
  • 网络最后使用一个自适应平均池化层（AdaptiveAvgPool2d）将特征图的大小调整为 (1, train_shape[-1])，然后通过一个全连接层（fc）输出类别预测。
python">class ResNet(nn.Module):
    def __init__(self, train_shape, category):
        super().__init__()
        self.layer1 = self.make_layers(1, 64, 2, 1)
        self.layer2 = self.make_layers(64, 128, 2, 1)
        self.layer3 = self.make_layers(128, 256, 2, 1)
        self.layer4 = self.make_layers(256, 512, 2, 1)
        self.ada_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, train_shape[-1]))
        self.fc = nn.Linear(512*train_shape[-1], category)

1.3 辅助方法

  • make_layers 方法用于创建每个残差层中的多个残差块。它接受输入通道数、输出通道数、步长和块的数量作为参数，并返回一个由这些块组成的序列。
python">def make_layers(self, inchannel, outchannel, stride, blocks):
    layer = [Block(inchannel, outchannel, stride)]
    for i in range(1, blocks):
        layer.append(Block(outchannel, outchannel, 1))
    return nn.Sequential(*layer)

1.4 前向传播（Forward Pass）

  • 在 forward 方法中，输入数据 x 会逐层通过残差层，然后通过自适应平均池化层和全连接层，最终输出类别预测。
python">def forward(self, x):
    out = self.block(x) + self.short(x)
    return nn.ReLU()(out)

训练过程及结果

image.png
从训练得到的结果我们可以发现在准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1分数(F1-score)、参数量(Parameters)、推理时间(Inference Time) 六个维度上分别为：

image.png

2.LSTM

LSTM网络特别适合于处理和预测时间序列数据，因为它们可以捕捉长期依赖关系，在本次实验中可以发挥出其特点，我们首先使用用LSTM层来处理序列数据，然后使用全连接层来进行分类预测。通过选取序列最后一个时间步的隐藏状态来进行分类，这是处理序列数据的一个常见做法，尤其是当序列长度固定时。

2.1 LSTM类及网络层

我们使用LSTM 类继承自 nn.Module，构造函数 __init__ 接受两个参数：train_shape 和 category。

  • train_shape 是训练数据的形状，这里假设它是一个包含序列长度和模态数的列表或元组。
  • category 是类别的数量，即网络输出的维度，用于分类任务。
python">class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, train_shape, category):
        super().__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(train_shape[-1], 512, 2, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(512, category)

其中self.lstm 是LSTM层，其参数如下：

  • train_shape[-1] 是输入特征的维度，即模态数。
  • 512 是LSTM隐藏层的维度。
  • 2 表示堆叠两个LSTM层。
  • batch_first=True 表示输入和输出的张量的第一个维度是批次大小（batch size）。

self.fc 是一个全连接层，它将LSTM层的输出映射到类别空间。它的输入维度是512（LSTM隐藏层的维度），输出维度是 category。

2.3前向传播（Forward Pass）

forward 方法定义了数据通过网络的正向传播过程。输入 x 的形状假设为 [b, c, series, modal]，其中 b 是批次大小，c 是通道数（在这里为1，因为 squeeze(1) 被调用）。
x.squeeze(1) 将通道数维度移除，使得 x 的形状变为 [b, series, modal]。self.lstm(x) 将数据 x 通过LSTM层，输出一个包含隐藏状态和细胞状态的元组。

python">def forward(self, x):
    x, _ = self.lstm(x.squeeze(1))
    x = x[:, -1, :]
    x = self.fc(x)
    return x

训练过程及结果

image.png
从训练得到的结果我们可以发现在准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1分数(F1-score)、参数量(Parameters)、推理时间(Inference Time) 六个维度上分别为：

image.png

3.ShuffleNet

ShuffleNet通过深度可分离卷积和通道混合技术减少了模型的参数量和计算量，同时保持了较好的性能。这种卷积首先使用 groups 参数将输入通道分组，然后对每个组应用一个轻量级的 (kernel_size, 1) 卷积，接着是一个 1x1 的卷积来组合这些输出。在每个深度可分离卷积后面，紧跟着一个批量归一化层、一个ReLU激活函数和一个通道混合模块。

1. ChannelShuffleModule类

ChannelShuffleModule 是一个通道混合模块，它接收一个张量作为输入，并将其通道按照指定的组数进行重组和混合。在构造函数中，channels 是输入张量的通道数，groups 是要将通道分成的组数。

forward 方法首先将输入张量重塑为 (batch, groups, channel_per_group, series, modal) 的形状，然后通过 permute 重新排列这些组，最后再将其重塑回 (batch, channels, series, modal) 的形状。

python">class ChannelShuffleModule(nn.Module):
    def __init__(self, channels, groups):
        super().__init__()
        '''
            channels: 张量通道数
            groups: 通道组数【将channels分为groups组去shuffle】
        '''
        assert channels % groups == 0
        self.channels = channels
        self.groups = groups
        self.channel_per_group = self.channels // self.groups

2. ShuffleNet类

ShuffleNet 类继承自 nn.Module，定义了ShuffleNet的主体结构。
构造函数 __init__ 接受 train_shape（训练样本的形状）、category（类别数）和 kernel_size（卷积核大小）作为参数。

self.layer 是一个由多个卷积层、批量归一化层、ReLU激活函数和通道混合模块组成的序列。这些层按照顺序执行，逐步增加网络的深度并减少特征图的尺寸。

python">class ShuffleNet(nn.Module):
    def __init__(self, train_shape, category, kernel_size=3):
        super(ShuffleNet, self).__init__()
        self.layer = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 1, (kernel_size, 1), (2, 1), (kernel_size // 2, 0), groups=1),
            nn.Conv2d(1, 64, 1, 1, 0),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(),
            ChannelShuffleModule(channels=64, groups=8),

            nn.Conv2d(64, 64, (kernel_size, 1), (2, 1), (kernel_size // 2, 0), groups=64),
            nn.Conv2d(64, 128, 1, 1, 0),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(),
            ChannelShuffleModule(channels=128, groups=8),

            nn.Conv2d(128, 128, (kernel_size, 1), (2, 1), (kernel_size // 2, 0), groups=128),
            nn.Conv2d(128, 256, 1, 1, 0),
            nn.BatchNorm2d(256),
            nn.ReLU(),
            ChannelShuffleModule(channels=256, groups=16),

            nn.Conv2d(256, 256, (kernel_size, 1), (2, 1), (kernel_size // 2, 0), groups=256),
            nn.Conv2d(256, 512, 1, 1, 0),
            nn.BatchNorm2d(512),
            nn.ReLU(),
            ChannelShuffleModule(channels=512, groups=16)
        )
        self.ada_pool = nn.AdaptiveAvgPool2d((1, train_shape[-1]))
        self.fc = nn.Linear(512*train_shape[-1], category)

3. 前向传播（Forward Pass）

  • forward 方法定义了数据通过网络的正向传播过程。
  • 输入 x 的形状假设为 [b, c, series, modal]，其中 b 是批次大小，c 是通道数，series 是序列长度，modal 是模态数。
    首先，x 通过 self.layer 中定义的多个卷积层和通道混合模块。
    然后，使用 self.ada_pool 进行自适应平均池化，将特征图的 series 维度缩减到 1。
    接着，通过 view 方法将池化后的特征图展平，并通过一个全连接层 self.fc 进行分类。
python">def forward(self, x):
    x = self.layer(x)
    x = self.ada_pool(x)
    x = x.view(x.size(0), -1)
    x = self.fc(x)
    return x

训练过程及结果

image.png
从训练得到的结果我们可以发现在准确率(Accuracy)、精确率(Precision)、召回率(Recall)、F1分数(F1-score)、参数量(Parameters)、推理时间(Inference Time) 六个维度上分别为：

image.png

4.Cnn

上篇文章中已经具体分析，这里只给出结果：

image.png

三、结果分析

将得到的四组实验数据写入表格中，进行横向深入对比：
image.png

从模型参数量来看，LSTM>Resnet>CNN>Shufflenet。ResNet在性能和效率之间取得了很好的平衡；CNN在保持较高准确率的同时，具有较小的模型尺寸和较快的推理速度；LSTM适合处理时间序列数据，但计算成本较高；ShuffleNet则在资源受限的环境中表现出色，尽管其准确率略低。
以下是我们对各个模型的关键指标更详细的对比：

  1. 准确率 (Accuracy): 所有模型的准确率都相当高，其中ResNet最高，达到了97.47%。

  2. 精确率 (Precision): 精确率衡量的是预测为正类别中实际为正类别的比例。ResNet同样在这项指标上表现最佳，为97.50%。

  3. 召回率 (Recall): 召回率衡量的是所有实际为正类别中被正确预测为正类别的比例。ResNet的召回率也是最高的，为97.47%。

  4. F1分数 (F1 Score): F1分数是精确率和召回率的调和平均值，它在两者之间取得平衡。ResNet的F1分数最高，为97.48%。

  5. 参数量 (Parameter Count): 参数量反映了模型的复杂度。LSTM的参数量最大，为3,163,142，而Shufflenet的参数量最小，为185,994。

  6. 推理时间 (Inference Time): 推理时间是指模型进行预测所需的时间。CNN的推理时间最短，为0.0008秒，而LSTM的推理时间最长，为0.0088秒。

如果对预测性能有极高的要求，ResNet可能是最佳选择。如果对速度和模型大小有更高的要求，CNN或Shufflenet可能更合适。LSTM由于其参数量最大，可能适用于需要捕获长期依赖关系的任务，但需要更多的计算资源。

四、结论

1. 模型结构设计差异

  1. ResNet：其残差连接允许网络学习输入的恒等变换以及更复杂的函数。这种设计使得网络能够通过增加层数来提高性能，而不会受到梯度消失的影响。此外，残差连接有助于网络在训练过程中保持特征的一致性，这可能是ResNet在多个评价指标上表现优异的原因之一。
  2. LSTM：LSTM的门控机制使其能够学习长期依赖关系，这对于时间序列数据特别重要。然而，这种复杂的结构也导致了更多的参数和更高的计算成本。在训练过程中，LSTM可能需要更多的数据和调整来优化其门控单元的状态，这可能是其参数量较大和推理时间较长的原因之一。
  3. ShuffleNet：ShuffleNet的设计注重计算效率和模型大小。通过分组卷积和通道洗牌，ShuffleNet减少了计算量和参数数量，但这种设计可能牺牲了一些模型的表达能力，尤其是在处理复杂数据时。这可能是ShuffleNet在准确率上略低于其他模型的原因之一。
  4. CNN：传统的卷积神经网络通常具有较少的参数和较高的计算效率。它们在图像识别任务中表现出色，但在处理时间序列数据或需要捕捉长期依赖关系的任务中可能不如LSTM有效。

2. 模型结构设计对训练和loss的影响

  1. ResNet：残差连接允许网络层之间直接的信息流动，这有助于缓解深层网络中的梯度消失问题。这种设计使得ResNet在训练时对loss的梯度更加敏感，从而在优化过程中能够更快地收敛。
  2. LSTM：其门控机制能够有效地捕捉长期依赖关系，但这也意味着在训练过程中需要更加细致地调整超参数，以确保模型不会陷入局部最优解。LSTM可能需要特定的loss函数来更好地利用其记忆单元，需要考虑序列中的不同时间步长对预测的贡献。
  3. ShuffleNet：通过分组卷积和通道洗牌，ShuffleNet减少了模型的计算复杂度，但可能牺牲了某些特征的表达能力。在训练ShuffleNet时，需要更加关注loss函数的设计，以确保模型能够在有限的参数下学习到有效的特征表示。
  4. CNN：标准的CNN结构通常具有较好的空间特征提取能力，但在处理时间序列数据时可能不如LSTM有效。在设计loss函数时，需要考虑如何更好地利用CNN的空间特征提取能力，例如通过设计空间敏感的loss函数。

3. Loss设计对模型性能的影响

  1. 损失函数的选择：对于不同的模型结构，需要设计不同的损失函数来更好地捕捉任务的关键特性。对于ShuffleNet，可能需要设计一个损失函数，它不仅惩罚预测错误的程度，还鼓励模型学习到更加分散的特征表示。
  2. 损失函数的权重分配：在多任务学习中，不同任务的loss可能需要不同的权重。在训练LSTM进行序列预测时，可能需要为预测序列的早期和晚期分配不同的权重，以确保模型能够平衡短期和长期预测的准确性。
  3. 自定义损失函数：在某些特定任务中，可能需要设计自定义的损失函数来更好地适应模型的特性。对于CNN，需要设计一个损失函数，它能够鼓励模型学习到更加鲁棒的特征表示，以应对图像数据中的噪声和变化。

通过对ResNet、LSTM、ShuffleNet和CNN在WISDM数据集上的对比实验，我们发现不同网络结构在不同场景下各有优劣。ResNet在性能和效率之间取得了很好的平衡；CNN在保持较高准确率的同时，具有较小的模型尺寸和较快的推理速度；LSTM适合处理时间序列数据，但计算成本较高；ShuffleNet则在资源受限的环境中表现出色，尽管其准确率略低。在实际应用中，应根据具体任务需求选择合适的模型结构。

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内容简介
本书通过精选案例，系统地介绍了WPS Office的相关知识和应用方法。
全书分为5篇，共15章。“第1篇 文字排版篇”主要介绍WPS文字的基本操作、使用表格和图美化文档及长文档的排版等；“第2篇 表格分析篇”主要介绍WPS表格的基本操作、初级数据处理与分析、中级数据处理与分析，以及高级数据处理与分析等；“第3篇 演示设计篇”主要介绍演示文稿的基本设计、演示文稿的视觉呈现和放映幻灯片的操作技巧等；“第4篇 PDF等特色功能篇”主要介绍如何轻松编辑PDF文档、WPS Office其他特色组件的应用及WPS Office实用功能让办公更高效的方法等；“第5篇 WPS AI应用篇”主要介绍WPS AI的办公应用和WPS云办公的操作技巧等。
本书不仅适合WPS Office初、中级用户学习，也适合作为各类院校相关专业学生和计算机培训班学员的教材或辅导用书。


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