深度学习基本概念

batch size

一个训练集过大(m个样例)，需要划分。

1. 划分为1个：
   • 名称：batch梯度下降
   • batch_size = m
   • 用整个训练集进行梯度下降
2. 划分为5个：
   • 名称：mini-batch梯度下降
   • batch_size = m/5
3. 划分为m个：
   • 名称：随机梯度下降
   • batch_size = 1
   • 一次对一个样例数据进行梯度下降

epoch

对整个训练集进行一次梯度下降：即所有的训练样本完成一次forward和backward propagation。
对于训练集划分为5个子集：就是对5个子集都执行完。
一般样本要过很多次，多个epoch，直到收敛。

iteration

迭代，表示进行了一次梯度下降，更新了一次网络参数。
iteration=[batch_size]个训练数据forward+backward后更新参数过程

episode

一个状态、动作和回报的序列，以终止状态结束。对于围棋，从头到尾下一盘棋就是一个episode。

下采样

下采样层有两个作用，一是减少计算量，防止过拟合；二是增大感受野，使得后面的卷积核能够学到更多更加全面的信息。
下采样的方式主要有两种：

1. 采用stride为2的池化层，如Max-pooling和Average-pooling ，目前通常使用Max-pooling，因为他计算简单而且能够更好的保留纹理特征；
2. 采用stride为2的卷积层，下采样的过程是一个信息损失的过程，而池化层是不可学习的，用stride为2的可学习卷积层来代替pooling可以得到更好的效果，当然同时也增加了一些计算量

卷积

一个尺寸 $\mathrm{i}{\mathrm{n}}_{\mathrm{size}}\times \mathrm{i}{\mathrm{n}}_{\mathrm{size}}$ 的特征图，经过 $\mathrm{con}{\mathrm{v}}_{\mathrm{size}}\times \mathrm{con}{\mathrm{v}}_{\mathrm{size}}$ 的卷积层，步幅为$\mathrm{stride}$，填充为$\mathrm{paddin}{\mathrm{g}}_{\mathrm{size}}$，计算出输出的特征图尺寸：
$$\mathrm{ou}{\mathrm{t}}_{\mathrm{size}}=\frac{\mathrm{i}{\mathrm{n}}_{\mathrm{size}}-\mathrm{con}{\mathrm{v}}_{\mathrm{size}}+2\times \mathrm{paddin}{\mathrm{g}}_{\mathrm{size}}}{\mathrm{stride}}+1$$

例：输入4*4，卷积核3*3，stride = 1，padding = 0
                         输出尺寸 = (4-3+0)/1 + 1 = 2

输入5*5，卷积核3*3，stride = 1，padding = 1
                         输出尺寸 = (5-3+2)/1 + 1 = 5

输入5*5，卷积核3*3，stride = 2，padding = 0
                        输出尺寸 = (5-3+0)/2 + 1 = 2

输入6*6，卷积核3*3，stride = 2，padding = 1  
                      输出尺寸 = int(6-3+2)/2 + 1 = 3
注意：这里的padding有一列是没有参与卷积的，因为stride为2没有办法采样到这一列

上采样的原理和常用方式

在卷积神经网络中，由于输入图像通过卷积神经网络CNN提取特征后，输出的尺寸往往会变小，而有时我们需要将图像恢复到原来的尺寸以便进一步的计算，这个使图像由小分辨率映射到大分辨率的操作，叫上采样，它的实现一般有三种方式：

• 插值， 一般使用的是双线性插值，因为效果最好，虽然计算上比其他插值方式复杂，但是相对于卷积计算可以说不值一提，其他插值方式还有最近邻插值、三线性插值等；
• 转置卷积又称反卷积(Transpose Conv)，通过对输入feature map间隔填充0，通过对输入feature map间隔填充0，再进行标准的卷积计算，可以使用输出feature map尺寸比输入更大；
• Up-Pooling Max Unpooling Avg Unpooling Max Unpooling 在对称的max pooling位置记录最大值的索引位置，然后在unpooling阶段时将对应的值放置到原先最大值位置，其余补零。