面经：卷积方面、池化方面
如何理解卷积
卷积相当于对图片进行像素级别的处理，通过卷积核在图片上滑动，能够降低图片的尺寸，加深图片的通道数，提取特征。多层深层的卷积能够更好的提取特征，这些特征将被用于深度学习的预测。
1*1的卷积核的好处？
针对每个像素点，在不同的通道数上进行线性组合（信息整合），且保留了图片原有的平面结构，调整depth，从而完成升维或者降维的功能。卷积层之后经过激励层，1*1的卷积在前一层的学习表示上添加了非线性激励（ non-linear activation ），提升网络的表达能力。
维度上升是为了使网络具有更好的特征表征能力，维度下降是因为让网络有更低的运算量。
膨胀卷积
膨胀卷积与普通卷积的相同点在于：卷积核的大小是一样的，在神经网络中即参数数量不变，区别在于膨胀卷积具有更大的感受野。
保持参数个数不变的情况下增大了卷积核的感受野，让每个卷积输出都包含较大范围的信息；同时它可以保证输出的特征映射（feature map）的大小保持不变。一个扩张率为2的3×3卷积核，感受野与5×5的卷积核相同，但参数数量仅为9个，是5×5卷积参数数量的36%。
神经网络中，基于感受视野，感知上一层特征。感受视野越大，越易于感知全局特征。
在分割任务中，感受视野越大，越易于检测分割大目标。
卷积核大小如何选择？比如1 * 3,3 * 1代替3*3的原理？
在达到相同感受野的情况下，卷积核越小，所需要的参数和计算量越小。比如（3 * 3）的卷积叠加在一起，相比一个大的卷积（7 * 7），与原图的连通性不变，但是大大降低了参数的个数以及计算的复杂度。
kernel_size = 3, stride = 2， padding = 1的卷积会将输入图像宽高减半，因此常用作堆叠卷积操作。
depthwise卷积的原理？
不同于常规卷积操作，Depthwise Convolution的一个卷积核负责一个通道，一个通道只被一个卷积核卷积。
Depthwise Convolution完成后的Feature map数量与输入层的通道数相同，无法扩展Feature map。而且这种运算对输入层的每个通道独立进行卷积运算，没有有效的利用不同通道在相同空间位置上的feature信息。
反卷积和其他上采样的缺点？棋盘格现象产生的原因？
反卷积有个比较大的问题就是，如果参数配置不当，很容易出现输出feature map带有明显棋盘状的现象。当卷积核大小不能被步长整除的时候，会出现棋盘现象。
正确的方法尝试：调整图像大小（使用最近邻插值或双线性插值），然后执行卷积操作。这似乎是一种自然的方法，大致相似的方法在图像超分辨率方面表现良好。
反卷积/转置卷积实现原理
反卷积和转置卷积都是一个意思，所谓的反卷积，就是卷积的逆操作，我们将卷积看成是输入通过卷积核的透视，那么反卷积就可以看成输出通过卷积核的透视，具体如下图所示：
我们将得到的四张特征图进行叠加（重合的地方其值相加），可以得到下图：
最终我们得到的特征图与卷积输入的特征图值的大小并不相同，说明卷积和反卷积并不是完全对等的可逆操作（因为采用相同的卷积核，卷积和反卷积得到的输入输出不同），也就是反卷积只能恢复尺寸，不能恢复数值。
反卷积实现原理
直接转置卷积和先上采样再卷积的区别？
常用的上采样插值方法有：最近邻插值(Nearest neighbor interpolation)、双线性插值(Bi-Linear interpolation)、双立方插值(Bi-Cubic interpolation)
我们可以利用转置卷积进行上采样，并且，转置卷积矩阵中的权值是可以学习的，所以我们不需要一个预先定义的插值方法。
3D卷积和2D卷积的区别？
3D卷积和多通道卷积差别：多通道卷积不同的通道上的卷积核的参数是不同的，而3D卷积则由于卷积核本身是3D的，所以这个由于“深度”造成的看似不同通道上用的就是同一个卷积，权重共享嘛。
总之，多了一个深度通道，这个深度可能是视频上的连续帧，也可能是立体图像中的不同切片（比如医学CT）。
三维卷积需要向三个方向滑动，分别是width、height、depth(注意这个深度不是RGB)。
在CNN卷积核上进行dropout操作的流程？
Dropout说的简单一点就是：我们在前向传播的时候，让某个神经元的激活值以一定的概率p停止工作，这样可以使模型泛化性更强，因为它不会太依赖某些局部的特征。
- 首先随机（临时）删掉网络中一半的隐藏神经元，输入输出神经元保持不变。
- 然后把输入x通过修改后的网络前向传播，然后把得到的损失结果通过修改的网络反向传播。一小批训练样本执行完这个过程后，在没有被删除的神经元上按照随机梯度下降法更新对应的参数（w，b）。
- 然后继续重复这一过程：
CNN中池化的作用？
降低特征维度，从而减少了参数的数量，避免过拟合。
可达到降维特征、突显特征、减少参数量、减少计算量、增加非线性、防止过拟合及提升模型泛化能力等作用。
- 均值池化
对邻域内特征数值求平均，能够抑制由于邻域内大小受限造成估计值方差增大的现象，特点是对于背景的保留效果更好。 - 最大池化
选取邻域内特征的最大值，能够抑制网络参数误差造成估计均值偏移的现象，特点是更好地提取纹理信息。
步长为2的卷积替换池化层，有什么作用？
池化层是一种先验的下采样方式，即人为的确定好下采样的规则（选取覆盖范围内最大的那个值，默认最大值包含的信息是最多的）；而对于步长为2的卷积层来说，其参数是通过学习得到的，采样的规则是不确定的，这种不确定性会增加网络的学习能力。
反向传播时，max-pooling怎么反向传播误差？
在反向传播时，梯度是按位传播的，那么，一个解决方法，就是如何构造按位的问题，但一定要遵守传播梯度总和保持不变的原则。
对于平均池化，其前向传播是取某特征区域的平均值进行输出，这个区域的每一个神经元都是有参与前向传播了的，因此，在反向传播时，框架需要将梯度平均分配给每一个神经元再进行反向传播，相关的操作示意如下图所示。
对于最大池化，其前向传播是取某特征区域的最大值进行输出，这个区域仅有最大值神经元参与了前向传播，因此，在反向传播时，框架仅需要将该区域的梯度直接分配到最大值神经元即可，其他神经元的梯度被分配为0且是被舍弃不参与反向传播的，但如何确认最大值神经元，这个还得框架在进行前向传播时记录下最大值神经元的Max ID位置，这是最大池化与平均池化差异的地方，相关的操作示意如下图所示。
引入BN层的原因
我们在图像预处理过程中通常会对图像进行标准化处理，也就是image normalization，使得每张输入图片的数据分布能够统均值为u，方差为h的分布。这样能够加速网络的收敛。但是当一张图片输入到神经网络经过卷积计算之后，这个分布就不会满足刚才经过image normalization操作之后的分布了，可能适应了新的数据分布规律，这个时候将数据接入激活函数中，很可能一些新的数据会落入激活函数的饱和区，导致神经网络训练的梯度消失，如下图所示当feature map的数据为10的时候，就会落入饱和区，影响网络的训练效果。这个时候我们引入Batch Normalization的目的就是使我们卷积以后的feature map满足均值为0，方差为1的分布规律。在接入sigmoid激活函数时落入导数相对最大的部分，便于梯度下降。
1、加速网络的收敛速度。在神经网络中，存在内部协变量偏移的现象，如果每层的数据分布不同的话，会导致非常难收敛，如果把每层的数据都在转换在均值为零，方差为1的状态下，这样每层数据的分布都是一样的，训练会比较容易收敛。
2、防止梯度爆炸和梯度消失。对于梯度消失而言，以Sigmoid函数为例，它会使得输出在[0,1]之间，实际上当x到了一定的大小，sigmoid激活函数的梯度值就变得非常小，不易训练。归一化数据的话，就能让梯度维持在比较大的值和变化率；对于梯度爆炸而言，在反向传播的过程中，每一层的梯度都是由上一层的梯度乘以本层的数据得到。如果归一化的话，数据均值都在0附近，很显然，每一层的梯度不会产生爆炸的情况。
3、防止过拟合。在网络的训练中，Bn使得一个minibatch中所有样本都被关联在了一起，因此网络不会从某一个训练样本中生成确定的结果，这样就会使得整个网络不会朝这一个方向使劲学习。一定程度上避免了过拟合。
为什么要引入γ和β变量
Bn层在进行前三步后，会引入γ和β变量，对输入进来的数据进行缩放和平移。
γ和β变量是网络参数，是可学习的。
引入γ和β变量进行缩放平移可以使得神经网络有自适应的能力，在标准化效果好时，尽量不抵消标准化的作用，而在标准化效果不好时，尽量去抵消一部分标准化的效果，相当于让神经网络学会要不要标准化，如何折中选择。
参考这篇博文，感谢bubling大佬