【学习周报9.26 ~ 10.1】Hierarchical Modular Network for Video Captioning(CVPR2022)
学习内容：
- 论文：Hierarchical Modular Network for Video Captioning(CVPR2022)
- 论文：End-to-End Object Detection with Transformers（ECCV2020）
- WordNet
- tanh函数
- Inception-ResNet v2
学习时间：
- 9.26 ~ 10.1
学习笔记：
在论文[Hierarchical Modular Network for Video Captioning(CVPR2022)]中，作者使用了WordNet获得“同义词标签”，在获取图像的context features时使用Inception-ResNet v2，获取motion features时使用C3D，激活函数使用了tanh，下面针对这些比较陌生的知识做简单的了解介绍。
WordNet
1.什么是WordNet
WordNet是一个在20世纪80年代由Princeton大学的著名认知心理学家George Miller团队构建的一个大型的英文词汇数据库。名词、动词、形容词和副词以 同义词集合（synsets） 的形式存储在这个数据库中。每一个synset代表了一个同义词集合，各个synsets之间通过语义关系和词性关系等边连接。
它作为语言学本体库，同时又是一部语义词典，在自然语言处理研究方面应用非常广泛。
2.WordNet的结构
WordNet中单词之间的主要关系是同义词关系，比如shut和close是同义词，car和automobile是同义词。这些同义词（表示相同概念并且在许多情况下可以互换的单词）被分组为无序的同义词集合（synsets）。wordnet中一共有11.7万个这样的同义词集合。
每一个synset都通过conceptual relation（见第三部分和第四部分所述）与其他的synsets相连接。另外，每一个synset中都包含简短的定义和一些使用样例，说明该synset表示的概念和用法。
3.词汇关系
3.1 上位词和下位词关系
synsets之间最常见的关系是上位词和下位词关系（hypernym vs hyponymy）。
- 上位词关系表示一个词的词义比另一个词的词义更加泛化，e.g. fruit是apple的上位词。
- 下位词关系表示一个词的词义比另一个词的词义更加具体，e.g. apple是fruit的下位词。
这种关系是具有传递性的。比如苹果是一种水果，水果是一种食物，那么苹果就是一种食物。
3.2 整体-部分关系
一个词是另一个词的一部分，这就是整体部分关系。比如靠背是椅子的一部分、桌脚是桌子的一部分等等。
- 部分关系可以从上位词继承，比如桌子是有桌脚的，那么餐桌也会有桌脚。
- 部分关系是不能向上传递的，比如椅子有靠背，并不代表所有家具都有靠背。
3.3 动词关系
动词的synsets集合也有类似上述的层次结构。在这种层级结构中，越靠近叶节点的动词表示动作越来越具体，比如communicate->talk->whisper（音量越来越具体），move->jog->run（速度越来越具体），like->love->idolize（情感越来越具体）。
另外，某些动作与完成这些动作时所必经的一些动作之间也有单向边连接。比如buy->pay，succeed->try，show->see。
3.4 形容词关系
形容词synsets之间的关系是根据反义词关系来组织的。比如dry和wet，old和young。这些反义词关系表示了synsets之间的强语义约束性。而每一个反义词关系两边的形容词synset又与很多语义相似的形容词相连，比如dry和parched、arid、dessicated等相连，wet和soggy、waterlogged等相连。
3.5 副词关系
WordNet中仅有少量的副词synsets，比如hardly、mostly、really等。
4、跨词性关系
WordNet的大多数关系都只将来自同一词性（Part Of Speech）的词联系起来。因此，wordnet实际上由四个子图组成，分别是名词、动词、形容词和副词。跨词性的synsets关系很少，大部分都是词法关系，比如observe (动词)、 observant (形容词) 、observation (名词)。还有一些关系表示名词是动词代表动作的某个语义角色，比如sleeping car是sleep的LOCATION，painter是paint的AGENT等等。
5.示例
官网链接：WordNet
在导航栏选择：Use Wordnet Online
tanh函数
也称为双切正切函数，取值范围为[-1,1]。
公式
曲线
为什么要使用tanh
- 首先，当输入较大或较小时，输出几乎是平滑的并且梯度较小，这不利于权重更新。二者的区别在于输出间隔，tanh 的输出间隔为 1，并且整个函数以 0 为中心，比 sigmoid 函数更好
- 在 tanh 图中，负输入将被强映射为负，而零输入被映射为接近零
注意：在一般的二元分类问题中，tanh 函数用于隐藏层，而 sigmoid 函数用于输出层，但这并不是固定的，需要根据特定问题进行调整。
Inception-ResNet v2
1.Inception网络
在Inception V1网络诞生之前，网络大都是这样子的：
也就是卷积层和池化层的顺序连接。这样的话，要想提高精度，增加网络深度和宽度是一个有效途径，但也面临着参数量过多、过拟合等问题。
为了能够在同一层提取不同的图像特征，GoogleNet提出了卷积核的并行合并（Bottleneck Layer） ：
按照这样的结构来增加网络的深度，虽然可以提升性能，但是还面临计算量大（参数多）的问题。
于是GooLeNet借鉴Network-in-Network的思想，使用1x1的卷积核实现降维操作(也间接增加了网络的深度)，以此来减小网络的参数量，如图所示。
最后实现的inception v1网络就是将上图结构的顺序连接，其中不同inception模块之间使用2x2的最大池化进行下采样。之后inception网络经过优化陆续诞生了v2、v3、v4版本，详情请参考链接：卷积神经网络结构简述（二）Inception系列网络
2.Inception-ResNet-v2
ResNet（残差网络） 的结构既可以加速训练，还可以提升网络性能；Inception模块可以在同一层上获得稀疏或非稀疏的特征。Christian Szegedy等人将两个模块的优势进行了结合，设计出了Inception-ResNet网络，该网络的核心在于inception-resnet模块：
