CNN与常用框架

七月在线 5月深度学习班课程笔记——No.4　　

　　这一节内容比较丰富。主要介绍神经网络的每一个层级结构，理清楚每一层可能影响结果的参数，再介绍CNN的常用框架。

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1. 神经网络

1.1 神经网络——是什么？

　　神经网络没有一个严格的正式定义。它的基本特点，是试图模仿大脑的神经元之间传递，处理信息的模式。还是有些抽象，那么看看下面这张图。
　　
　　输入层和输出层之间有多个隐层hidden layer，输入层、输出层和隐层都有若干个节点。每一个节点是一个神经元，每个神经元，通过激励函数，计算处理来自其它相邻神经元的加权输入值；神经元之间的信息传递的强度，用所谓加权值来定义，算法会不断自我学习，调整这个加权值。
　　在逻辑回归中，我们知道回归函数中得到线性拟合 z=θ0+θ1x1+θ2x2 ，输入到sigmoid函数中 a=g(z)=11+e−z ，这个过程可以看做一个没有隐层的神经元，g(z)就是激励函数：
　　
　　如果在中间加上少量隐层，就是浅层神经网络，增多中间层，就是深层神经网络（DNN）。

1.2 神经网络——为什么？

　　神经网络为什么比其他的分类器有更好的效果呢？传统的逻辑斯特回归或者linear SVM来做简单的的分类，对于非线性可分的情况，可以设定核函数去把平面数据分隔开，但是样本很不规则的时候却难以分割。那么神经网络是怎么做的呢？举一个吴恩达老师课件里的例子：
　　
　　当x1、x2相同时y=1，不同时y=0，对y的取值进行切分，很难用一条直线切分。如果有一个分类器，用两条线性分类的组合（逻辑与）判定正负样本，就可以完成。如图，给定一组权重可得到一条直线，由两组权重构造两条直线，再有这两条直线进行线性加权，得到切分函数。
　　
　　除了“逻辑与”，神经元还可以完成“逻辑或”，这两个操作是神经网络的高明所在。例如对下图四种颜色分类，采用“抠图”的方式得到绿色：先对上面绿色的模块的7条变作线性切分，得到0、1的分类，再对这7条线性分类做与操作，得到上面的这个绿色。再和其他的绿色模块取或操作，得到全部的绿色区域。
　　
　　我们已经了解了神经网络的结构，是全连接的，那么卷积神经网络又是什么呢？　

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2. 卷积神经网络的层级结构

　　卷积神经网络依旧是层级结构，但是层的功能和形式做了变化，主要的层次有数据输入层、卷积计算层、激励层、池化层和全连接层，这些层次穿插着组合在一起。
　　

2.1 数据输入层——Input layer

　　有3种常见的图像数据处理方式：
　　1. 去均值：把输入数据各个维度都中心化到0。
　　2. 归一化：幅度归一化到同样的范围。
　　3. PCA/白化：用PCA降维，白化是对数据每个特征轴上的幅度归一化。
　　CNN里一般只做去训练集的均值。

2.2 卷积计算层——CONV layer

　　卷积计算层是卷积神经网络的核心，这个操作在物理上是可解释的。我们知道神经网络是全连接的，卷积网络不是，是局部关联的。过程是：每个神经元看做一个滤波器filter，filter对局部数据计算。取一个数据窗口，这个数据窗口不断地滑动，直到覆盖所有样本 。需要知道这几个参数：
　　a. 深度depth：神经元个数，决定输出的depth厚度。
　　b. 步长stride：决定滑动多少步可以到边缘
　　c. 填充值zero-padding：在外围边缘补充若干圈0，方便从初始位置以步长为单位可以刚好滑倒末尾位置，通俗地讲就是为了总长能被步长整除。
　　
　　举例分析：下面这张图中，有两个神经元，即depth=2；取3*3的窗口，每次移动两个步长，stride=2；zero-padding=1。分别以两个滤子为轴滑动数组，得到两组结果。
　　
　　具体是怎么计算的呢？对应位置上是数字先乘后相加，中间滤波器filter与数据窗口做内积。以第一个结果-3为例：第0组 0∗0+0∗0+0∗(−1)+0∗1+1∗0+2∗0+0∗0+1∗0+0∗1=0 ，第1组=-4，第2组=0，偏差bias=1，所以 0+(-4)+0+1=-3。整个计算过程的动态图如下，做的很直观明了！
　　
　　之所以卷积神经网络的参数不会很大，有一个很重要的性质就是参数共享机制：同一个神经元，无论输入数据如何滑动变化，连接数据窗的权重是固定的。这样一来，有多少个神经元，就制定多少组参数，过程中不会再改变。
　　卷积神经网络在图像上的应用很广泛，下面这张图表示使用不同的滤子处理图像的差别。
　　

2.3 激励层——ReLU

　　激励层有一个激励函数，把卷积层输出结果做非线性映射。非线性的映射有：Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout等，大多数用的是ReLU。ReLU收敛快（比sigmoid函数至少提高6倍），求梯度简单，但是较脆弱，它的图像如下：
　　
　　改进的有:
　　a. Leaky ReLU：不会“饱和” /挂掉，计算也很快。
　　b. 指数线性单元ELU：所有ReLU有的优点都有，不会挂，输出均值趋于0，因为指数存在，计算量略大。
　　c. Maxout：计算是线性的，不会饱和不会挂，多了好些参数； max(ωT1x+b1,ωT2x+b2)
　　选择激励函数的一些实际经验：不要用sigmoid，太难以训练；首先试RELU，因为快，但要小心点，打印中间信息判断状态；如果RELU失效，请用Leaky ReLU或者Maxout；某些情况下tanh倒是有不错的结果，但是很少。

2.4 池化层——Pooling layer

　　池化层夹在连续的卷积层中间，用于压缩数据和参数的量、减小过拟合。如下图，在不影响图像内容的前提下，把224x224的图片压缩成 112x112，基于的理论是平移不变性。
　　
　　池化层有 Max pooling 和 average pooling两种方式，工业界多用Max pooling。Max pooling每次把窗口中最大的值抽出来，如下图：
　　

2.5 全连接层——FC layer

　　全连接层中，两层之间所有神经元都有权重连接，通常全连接层在卷积神经网络尾部，因为尾部的信息量没有开始那么大。
　　一般卷积神经网络的结构层次如下：
　　

2.6 卷积神经网络的优缺点

　　优点：
　　a. 共享卷积核，对高维数据处理无压力
　　b. 无需手动选取特征，训练好权重，即得特征
　　c. 分类效果好
　　缺点：
　　a. 需要调参，需要大样本量，训练最好要用GPU
　　b. 物理含义不明确

3. 典型CNN

　　1. LeNet，这是最早用于数字识别的CNN
　　2. AlexNet， 2012 ILSVRC比赛远超第2名的CNN，比LeNet更深，用多层小卷积层叠加替换单大卷积层
　　3. ZF Net， 2013 ILSVRC比赛冠军
　　4. GoogLeNet， 2014 ILSVRC比赛冠军
　　5. VGGNet， 2014 ILSVRC比赛中的模型，图像识别略差于GoogLeNet，但是在很多图像转化学习问题(比如object detection)上效果奇好。

4. CNN常用框架

　　1. Caffe：源于Berkeley的主流CV工具包，支持C++,python,matlab，Model Zoo中有大量预训练好的模型供使用。
　　prototxt是用命令行做训练时要用的，定义了cnn的层级结构。
　　2. Torch：Facebook用的卷积神经网络工具包，通过时域卷积的本地接口，使用非常直观，torch定义新网络层比较简单，可以做图像或者RNN。
　　3. TensorFlow：Google的深度学习框架，可视化很方便，数据和模型并行化好，速度快。开源后资源会更丰富。
　　
　　CNN的应用：图像识别与检索、人脸识别、性别/年龄/情绪识别、物体检测、场景判定与危险监控等。

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