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个人心得：
1.更大的数据集（如ImageNet）可以帮助CNN训练至收敛。
2.适合的梯度下降函数（Relu）可以加速训练
3.GPU并行运算更加迅速
4.数据增广、批处理训练dropout、池化操作、LRN正则化可以减少过拟合

摘要

Alex小组训练了一个DCNN，由五个卷积层，一些max-pooling 层，三个全连接层组成，采用了GPU训练和"dropout"正则化，在ImageNet数据集上取得了很好的效果。

1.简介

收集更大的数据集、建立更大的模型、使用更好的防止过拟合的方法可以改善目标识别任务的表现。
目标识别任务的复杂性意味着，即使是ImageNet这样的数据集也没法指定某一问题，因此我们的模型需要大量的先验知识，以补偿没有的数据。
可以通过调节深度和宽度控制CNN的能力，并且CNN可以对图像性质（统计数据的平稳性和像素的位置相关性）做出strong and mostly correct 的假设。
CNN具有更少的connection和参数，更容易训练（GPU可以帮助训练，大数据可以减少过拟合）。
Alex小组训练了最大的CNN，并且部署在GPU训练，发现了深度对CNN性能很重要。

2.数据集

ImageNet由不同分辨率图像组成，我们将图片调整成256*256，并且直接对RGB图像做训练。

3.结构

AlexNet包含8个学习层（5个卷积层和3个全连接层），下面按重要性描述结构（前面的更重要）
3.1 ReLU非线性
标准的神经元输出是函数 f 对输入 x 的作用 f(x) = tan(x) 或 f(x) = sigmoid(x)。而在ImageNet上我们主要关心过拟合，因此采用ReLU函数加速训练。（此处x应该指神经元权值运算结果z）
3.2 GPU训练
采用GPU训练加速了模型训练，并且可以并行训练。
3.3 Local Response Normalization
ReLU能有效地防止饱和。然而我们发现LRN仍然有助于模型泛化。

n是相似空间位置近邻kernel的总和，N是层中kernel的总数。这种响应正则化是类似于神经元启发性的侧向抑制。
k，n，α，β（本论文为2, 5, 10^-4, 0.75）是超参数，我们在ReLU后面采用这种正则化。
3.4 重叠池化
CNN中的pooling操作汇合了在相似kernel中的临近组神经元的输出。传统的pooling并不重叠。一个pooling layer可被认为是池化单元网格间隔s个像素组成，每个单元汇合池化单元位置的中心尺寸z*z的近邻。当s=z时，是传统池化，当s 3.5 总体结构

网络共八层，5层卷积层，3层全连接。最后一层全连接输出到1000路softmax，softmax层在1000个类别上产生分布。ReLU作用于每个卷积和全连接层的输出。
1.conv1层：

注：输入应为2272273，否则算出输出维度不为55（有说舍弃小数，但一般设计时取整或用padding填充）。
Input的通道数 = kernel的通道数。
Output的channel数 = kernel的个数。
卷积层输出： W/H = （W - F + 2P）/S + 1 D2 = K
池化层输出： W/H = （W - F + 2P）/ S + 1 D2 = D1
**注：**为实现高宽减少一半，池化层也有padding
卷积操作：故输出为555596个像素层，使用双GPU并行训练，故分成两组，每组48个卷积核，则对应生成两组555548的像素层。像素层经过relu1单元的处理，生成激活像素层，仍为两组555548的像素层数据。
池化操作：这些像素层数据经过pooling运算，pooling运算 F = 3（kernel_size），s = 2。故池化后像素规模为两组272748像素层。
LRN操作： norm尺度为5*5
反向传播时，每个卷积核对应一个偏差值，即第一层的96个卷积核对应上层输入的96个偏差值。？？？
2.conv2层

默认卷积层步长为1，池化层（默认应该为2？）
W = （27 - 5 + 22）/ 1 + 1 = 27
H = 27
D = 256
卷积层输出2727128（两组）
W = （27 - 3）/ 2 + 1 = 13
D = 128
池化层输出 1313*128（两组）
反向传播时，每个卷积核对应一个偏差值，即第一层的96个卷积核对应上层输入的256个偏差值。？？？
3.conv3层

W = H = 13 D = 192（两组）
共1313384个像素层
4.conv4层

1313192（两组），共1313384像素层
5.conv5层

卷积层输出1313128（两组）
池化层输出66128（两组）
共输出66256个像素层
6.FC1

由于全连接层输入数据尺寸为66256，采用66256的滤波器对第六层的输入数据做卷积运算，每个66256尺寸的滤波器对第六层输入数据进行卷积运算生成一个运算结果，通过一个神经元输出运算结果。共有4096个运算通过relu生成4096个值，然后经过dropout，输出结果值。
**全连接层实现：**实际使用时，全连接层可由卷积操作实现：①前层是全连接的全连接层，可以将其转化为1*1的卷积 ②前层是卷积层的全连接层，可以将其转化为卷积核为 h * w 的全局卷积（h，w为前层输出的高和宽），后一层（输出层）的神经元个数作为卷积核的个数（卷积核数量为卷积层的输出通道数）。
**全连接层作用：**将分布式特征representation映射到标记样本空间。即将特征representation整合在一起，输出一个值，大大减少了特征位置对分类带来的影响。但因为空间结构特性被忽略了，所以全连接层不适合用于在方位上找Pattern的任务，比如segmentation，只适合分类任务。
7.FC2

8.FC3

4.减少过拟合

4.1数据增广
采用了两种数据增广形式，第一种是图像平移和垂直映射。
第二种是改变RGB通道强度。执行PCA
4.2Dropout
随机（本文为0.5）对神经元输出置0，神经网络结构发生了变化但仍共享权值。

5.训练细节

SGD，初始化权值方法，并行训练方法

6.总结

1.CNN对图片分类是有效的，目标不在图片中心也能识别
2.深度对CNN表现很重要
3.时序结构会提供许多有用的信息（Video？NLP？）
4.CNN可以对图像性质（统计数据的平稳性和像素的位置相关性）做出可靠并几乎正确的假设。
5.猜想：如果两个图片生成的特征激活向量的欧氏距离很小，可以说NN高层认为它们很相似。
使用此度量，可以实现较好的图像检索。
通过欧氏距离计算两个4096维度效率太低，可以使用自动编码压缩向量成二进制码。这比直接在原始像素上使用自动编码效果更好。因为在raw pixels上使用quto-encoder，没用到标签数据，只是检索有相似边缘模式(similar patterns of edges)的图像,却不管他们语义(semantically)上是否相似。即，抽取特征后，压缩计算相似度。

参考文章：https://zhuanlan.zhihu.com/p/180554948
https://blog.csdn.net/qq_24695385/article/details/80368618