南巴黎电信学院（Télécom SudParis）的在读博士生Nathan Hubens在训练CNN时遇到点难题。
使用在CIFAR10数据集上训练的VGG16模型进行实验的过程中，进行了50次迭代，最后发现模型没有学到任何东西。
可以看出，模型的收敛速度极慢，振荡，过拟合，为什么会这样？
分析如下：
实验本身
先看一下创建模型的过程：
def ConvBlock(n_conv, n_out, shape, x, is_last=False): for i in range(n_conv): x = Conv2D(n_out, shape, padding='same', activation='relu')(x) if is_last: out = layers.GlobalAveragePooling2D()(x) else: out = MaxPooling2D()(x) return outinput = Input(shape=(32, 32, 3))x = ConvBlock(2, 64, (3,3), input)x = ConvBlock(2, 128, (3,3), x)x = ConvBlock(3, 256, (3,3), x)x = ConvBlock(3, 512, (3,3), x)x = ConvBlock(3, 512, (3,3), x, is_last=True)x = layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(x)
这个模型遵循原始的VGG 16架构，但是大多数全连接层都被移除，因此几乎只剩下卷积层了。
开头的“车祸现场”，可能会受到几个操作步骤的影响。
当模型的学习环节出现问题时，研究人员通常会去检查梯度表现，得到网络每一层的平均值和标准差：
def get_weight_grad(model, data, labels): means = [] stds = [] grads = model.optimizer.get_gradients(model.total_loss, model.trainable_weights) symb_inputs = (model._feed_inputs + model._feed_targets + model._feed_sample_weights) f = K.function(symb_inputs, grads) x, y, sample_weight = model._standardize_user_data(data, labels) output_grad = f(x + y + sample_weight) for layer in range(len(model.layers)): if model.layers[layer].__class__.__name__ == 'Conv2D': means.append(output_grad[layer].mean()) stds.append(output_grad[layer].std()) return means, stds
看一下最后统计出来的结果：
结果有点出乎意料，也就是说在这个模型中，几乎没有任何梯度。作者表示，或许应该检查激活操作是如何沿着每一层进行的。
通过下面的代码再次得到它们的平均值和标准差：
def get_stats(model, data): means = [] stds = [] for layer in range(len(model.layers)): if model.layers[layer].__class__.__name__ == 'Conv2D': m = Model(model.input, model.layers[layer].output) pred = m.predict(data) means.append(pred.mean()) stds.append(pred.std()) return means, stds
结果和之前不一样了：
这不就朝着正轨又迈进一步了。
这一步中，每个卷积层的梯度计算方式如下：
其中Δx和Δy分别表示∂L/∂x和∂L/∂y，这里用反向传播算法和链式法则计算梯度，也就是说，需要从最后一层开始，向后传播到到前面的层中。
如果最后一层激活函数的值接近于0时，梯度在任何地方都趋近于0，因此无法反向传播，网络也无法学习任何东西。
作者认为，因为自己的网络没有批归一化，没有Dropout，也没有数据扩充，所以猜测问题主要出在初始化这一步上。
他读了何恺明此前的论文Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification，想看看能不能解开自己的疑惑。
论文地址：
https://arxiv.org/pdf/1502.01852.pdf
初始化方法
初始化一直是深度学习研究中的重要领域，特别是随着架构和非线性研究的不断发展，一个好的初始化方法可能决定着网络最终的质量。
何恺明的论文中显示了初始化应具备的条件，也就是如何用ReLU激活函数正确将卷积网络初始化。这需要一点点数学基础，但也不难。
先考虑卷积层l的输出方式：
如何将偏差初始化为0，并假设权重w和元素x两者独立并且共享相同的分布，则：
其中n为k的平方乘c，通过独立变量乘积方差公式：
将上述公式变换为：
如果让权重w使它们的均值变成0，则输出：
利用König-Huygens特性：
最终输出：
因为用的时ReLU激活函数：
[图片上传中...(image-1dc450-1563244715513-7)]
因此得到：
上述公式为单个卷积层输出的方差，若考虑网络中的所有层，需要得到它们的乘积：
有了乘积后可以看出，如果每层的方差不接近1，网络就会快速衰减。若小于1，则会朝0消散；若大于1，则激活值将无限增长。
若想拥有良好的ReLU卷积网络，需要遵循以下条件：
作者将标准初始化和使用自己的初始化方法的情况进行对比：
结果发现，使用Xavier/Glorot初始化训练的网络没有学习到任何东西。
在默认情况下，在Keras中，卷积层按Glorot正态分布进行初始化：
keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1), activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None)
如果将这种初始化方法替换成何恺明的方法，会发生什么？
何恺明的初始化方法
先重建VGG 16模型，将初始化改成he_uniform，在训练模型前检查激活和梯度。
通过这种初始化法，激活平均值为0.5，标准偏差为0.8。
有一些梯度出来了，也就是说明网络开始work了。按此方法训练新模型，得到了如下曲线：
现在还需要考虑下正则化的问题，但总体来说，结果已经比之前好很多了。
结论
在这篇文章中，作者证明了初始化是模型构建中的重要一部分，但在平时的训练过程中往往会被习惯性忽略。
此外还需要注意的是，即使是人气口碑机器学习库Keras，其中的默认设置也不能不加调试就拿来用。
可以看出，模型的收敛速度极慢，振荡，过拟合，为什么会这样？
你是不是也有这样的疑惑？
小哥哥这篇分享得到了网友的感谢，启发了不少研究者。量子位整理重点如下：
实验本身
先看一下创建模型的过程：
def ConvBlock(n_conv, n_out, shape, x, is_last=False): for i in range(n_conv): x = Conv2D(n_out, shape, padding='same', activation='relu')(x) if is_last: out = layers.GlobalAveragePooling2D()(x) else: out = MaxPooling2D()(x) return outinput = Input(shape=(32, 32, 3))x = ConvBlock(2, 64, (3,3), input)x = ConvBlock(2, 128, (3,3), x)x = ConvBlock(3, 256, (3,3), x)x = ConvBlock(3, 512, (3,3), x)x = ConvBlock(3, 512, (3,3), x, is_last=True)x = layers.Dense(num_classes, activation='softmax')(x)
这个模型遵循原始的VGG 16架构，但是大多数全连接层都被移除，因此几乎只剩下卷积层了。
开头的“车祸现场”，可能会受到几个操作步骤的影响。
当模型的学习环节出现问题时，研究人员通常会去检查梯度表现，得到网络每一层的平均值和标准差：
def get_weight_grad(model, data, labels): means = [] stds = [] grads = model.optimizer.get_gradients(model.total_loss, model.trainable_weights) symb_inputs = (model._feed_inputs + model._feed_targets + model._feed_sample_weights) f = K.function(symb_inputs, grads) x, y, sample_weight = model._standardize_user_data(data, labels) output_grad = f(x + y + sample_weight) for layer in range(len(model.layers)): if model.layers[layer].__class__.__name__ == 'Conv2D': means.append(output_grad[layer].mean()) stds.append(output_grad[layer].std()) return means, stds
看一下最后统计出来的结果：
结果有点出乎意料，也就是说在这个模型中，几乎没有任何梯度。作者表示，或许应该检查激活操作是如何沿着每一层进行的。
通过下面的代码再次得到它们的平均值和标准差：
def get_stats(model, data): means = [] stds = [] for layer in range(len(model.layers)): if model.layers[layer].__class__.__name__ == 'Conv2D': m = Model(model.input, model.layers[layer].output) pred = m.predict(data) means.append(pred.mean()) stds.append(pred.std()) return means, stds
结果和之前不一样了：
这不就朝着正轨又迈进一步了。
这一步中，每个卷积层的梯度计算方式如下：
其中Δx和Δy分别表示∂L/∂x和∂L/∂y，这里用反向传播算法和链式法则计算梯度，也就是说，需要从最后一层开始，向后传播到到前面的层中。
如果最后一层激活函数的值接近于0时，梯度在任何地方都趋近于0，因此无法反向传播，网络也无法学习任何东西。
作者认为，因为自己的网络没有批归一化，没有Dropout，也没有数据扩充，所以猜测问题主要出在初始化这一步上。
他读了何恺明此前的论文Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification，想看看能不能解开自己的疑惑。
论文地址：
https://arxiv.org/pdf/1502.01852.pdf
初始化方法
初始化一直是深度学习研究中的重要领域，特别是随着架构和非线性研究的不断发展，一个好的初始化方法可能决定着网络最终的质量。
何恺明的论文中显示了初始化应具备的条件，也就是如何用ReLU激活函数正确将卷积网络初始化。这需要一点点数学基础，但也不难。
先考虑卷积层l的输出方式：
如何将偏差初始化为0，并假设权重w和元素x两者独立并且共享相同的分布，则：
其中n为k的平方乘c，通过独立变量乘积方差公式：
将上述公式变换为：
如果让权重w使它们的均值变成0，则输出：
利用König-Huygens特性：
最终输出：
因为用的时ReLU激活函数：
因此得到：
上述公式为单个卷积层输出的方差，若考虑网络中的所有层，需要得到它们的乘积：
有了乘积后可以看出，如果每层的方差不接近1，网络就会快速衰减。若小于1，则会朝0消散；若大于1，则激活值将无限增长。
若想拥有良好的ReLU卷积网络，需要遵循以下条件：
作者将标准初始化和使用自己的初始化方法的情况进行对比：
结果发现，使用Xavier/Glorot初始化训练的网络没有学习到任何东西。
在默认情况下，在Keras中，卷积层按Glorot正态分布进行初始化：
keras.layers.Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', data_format=None, dilation_rate=(1, 1), activation=None, use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros', kernel_regularizer=None, bias_regularizer=None, activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, bias_constraint=None)
如果将这种初始化方法替换成何恺明的方法，会发生什么？
何恺明的初始化方法
先重建VGG 16模型，将初始化改成he_uniform，在训练模型前检查激活和梯度。
通过这种初始化法，激活平均值为0.5，标准偏差为0.8。
有一些梯度出来了，也就是说明网络开始work了。按此方法训练新模型，得到了如下曲线：
现在还需要考虑下正则化的问题，但总体来说，结果已经比之前好很多了。
结论
在这篇文章中，作者证明了初始化是模型构建中的重要一部分，但在平时的训练过程中往往会被习惯性忽略。
此外还需要注意的是，即使是人气口碑机器学习库Keras，其中的默认设置也不能不加调试就拿来用。