林三sy
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AI实战营打卡笔记 第二天（图像分类算法基础）

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什么是图像分类？

就是给图片，识别图片里的东西。

机器学习对于处理图像分类

局限于机器学习算法更易于处理低维度、分布相对简单的数据。

图像数据在几十万维的空间中以复杂的方式"缠绕"在一起常规的机器学习算法难以处理这种复杂数据分布。

深度学习处理图像

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卷积神经网络

有AlexNet (2012)、GoingDeeper (2012~2014)和VGG (2014)等。

AlexNet (2012)

•在ImageNet 数据集上达到 ~85% 的 top-5 准确率

•5个卷积层，3 个全连接层，共有60M 个可学习参数

•使用ReLU 激活函数，大幅提高收敛速度

•实现并开源了cuda-convnet ，在GPU 上训练大规模神经网络在工程上成为可能

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GoingDeeper (2012~2014)

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VGG (2014)

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GoogLeNet(Inception v1, 2014)

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精度退化问题

模型层数增加到一定程度后，分类正确率不增反降

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实验的反直觉

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残差学习的基本思路

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残差网络ResNet (2015)

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ResNet 中的两种残差模块

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ResNet 视觉领域影响力最大、使用最广泛的模型结构，获得CVPR 2016 最佳论文奖。

ResNet 是深浅模型的集成

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残差链接让损失曲面更平滑

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更强的图像分类模型

神经结构搜索Neural Architecture Search (2016+)

基本思路：借助强化学习等方法搜索表现最佳的网络

代表工作：NASNet (2017)、MnasNet(2018)、EfficientNet (2019)、RegNet (2020) 等

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VisionTransformers (2020+)

使用Transformer 替代卷积网络实现图像分类，使用更大的数据集训练，达到超越卷积网络的精度

代表工作：Vision Transformer (2020)，Swin-Transformer(2021ICCV 最佳论文)

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ConvNeXt (2022)

将 Swin Transformer 的模型元素迁移到卷积网络中，性能反超Transformer

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轻量化卷积神经网络

卷积的参数量

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卷积的计算量（乘加次数）

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降低模型参数量和计算量的方法

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GoogLeNet 使用不同大小的卷积核

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ResNet 使用1×1卷积压缩通道数

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可分离卷积

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MobileNetV1/V2/V3 (2017~2019)

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ResNeXt 中的分组卷积

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Vision Transformers

注意力机制Attention Mechanism

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实现 Attention

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多头注意力Multi-head (Self-)Attention

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1D 数据上的 Attention

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•将图像切分成若干16×16 的小块，当作一列"词向量"，经多层Transformer Encoder 变换产生特征

•图块之外加入额外的token，用于 query 其他 patch 的特征并给出最后分类

•注意力模块基于全局感受野，复杂度为尺寸的4 次方

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SwinTransformer (ICCV 2021 best paper)

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•由于将Multi-Head Self-Attention 计算限制在窗口内，窗口与窗口之间无法进行信息传递。所以， Swin

Transformer 又提出了 Shifted Windows Multi-Head Self-Attention(SW-MSA)的概念，即第 ᵅ9 + 1 层的窗

口分别向右侧和下方各偏移了半个窗口的位置。那么，这就让信息能够跨窗口传递。

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模型学习

模型学习的范式

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监督学习

流程

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交叉熵损失Cross-Entropy Loss

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优化目标 & 随机梯度下降

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动量Momentum SGD

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基于梯度下降训练神经网络的整体流程

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训练技巧的重要性

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学习率与优化器策略

权重初始化

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学习率对训练的影响

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学习率策略：学习率退火 Annealing

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学习率策略：学习率升温 Warmup

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LinearScaling Rule

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自适应梯度算法

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正则化与权重衰减Weight Decay

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早停 Early Stopping

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模型权重平均 EMA

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模型权重平均Stochastic Weight Averaging

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数据增强

数据增强 Data Augmentation介绍

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组合数据增强AutoAugment & RandAugment

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组合图像Mixup & CutMix

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标签平滑Label Smoothing

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模型相关策略

丢弃层 Dropout

神经网络在训练时会出现共适应现象 (co-adaption)，神经元之间产生高度关联，导致过拟合训练时随机丢弃一些连接，破坏神经元之间的关联，鼓励学习独立的特征

推理时使用全部连接

常用于全连接层，通常不与 BN 混用

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随机深度Stochastic Depth

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自监督学习

自监督学习的常见类型

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Relative Location (ICCV 2015)

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SimCLR(ICML 2020)

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Maskedautoencoders (MAE, CVPR 2022)

总结

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哇擦太牛逼了这个教程我吹爆！！！！！！！！

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