20160620卷积神经网络

预备知识：前向神经网络和BP训练算法。
cnn目前主要应用在图像领域，它的网络结构相对于普通的神经网络来说，有了卷积层以及参数共享机制使得参数数量大大减少。

1. CNN结构

先来个图吧！
20160620卷积神经网络

1.1 数据输入层DATA

上图没画出来，这个是放在最前做的，毕竟是数据输入层嘛！
一般数据输入层需要可以进行以下操作：
去均值（cnn只做这个，把train data各个维度中心化到0，注意test data的处理方式）
归一化，幅度归一化到一定范围，但是cnn不做这个（因为这里是图像，但如果不是图像的话，可以试试）。
PCA/白化，降维，然后归一化，但是cnn也不做这个。

1.2 卷积层CONV

名词：深度depth，步长stride，填充值zero-padding，窗口大小receptive field

卷积具体计算方式参考url：http://cs231n.github.io/assets/conv-demo/index.html
性质：参数共享机制，假设每个神经元连接数据窗的权重是固定的。

这一点就表明了参数个数大大的降低，想想假设在卷积层有30个filter，一般filter大小远远小于输入层的大小，比如输入层2525=625，filter大小55=25，就算有10个filter也才(25+1)*10个参数，而如果用全连接层，10个神经元就会有，(625+1)*10。
那么这里减少的参数个数我们可以用来干嘛，可以加快运算训练更快呀，而且我们还可以让这层的filter加多呀，而且filter实际上是有意义的。具体有啥意义呢？看看这篇博客总结的:http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/49080029

1.3 激励层RELU

这一层将卷积层输出结果进行非线性映射，将输入放到一个函数f()里面。

常用激励函数有：
Sigmoid（x过大或者过小，他的导数趋于0，梯度过小不容易传播）
Tanh
ReLu(收敛快，较脆弱，但是输出一旦是负数，梯度就是0了，饱和了，不会被激活了)
Leaky ReLU（不会饱和挂掉，还不错）
ELU（有指数，计算量大）
Maxout（计算线性，不会饱和，但是参数有点多）

一般做实验首先用RELU，如果出问题再试试Leaky ReLu或者Maxhout。

1.4 池化层POOL

这一层一般是放在卷积层之间的，用于减少参数的量，还可以减小过拟合。

常用的Pooling方法有：
max pooling（用的较多）
average pooling

1.5 全连接层FC

所有神经元都有权重连接，fc一般接在cnn的末尾。

一般CNN结构为INPUT->[[CONV->RELU]*N->POOL?]*M->[FC->RELU]*K->FC

2 典型CNN结构

caffe的model zoo有许多model，可以看看。
下面介绍几个经典的cnn结构。

(LeNet)[http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-98.pdf]用来识别手写数字的。

AlexNet 2012年，小卷积层代替大卷积层。层数加多，每层神经元数量降低，计算更快。

(ZF Net)[http://arxiv.org/abs/1311.2901] 2013年

(GoogLeNet)[http://arxiv.org/pdf/1409.4842v1.pdf] 2014年

VGGNet 2014年 object detection比GoogleNet好

3. CNN训练注意事项

去均值2种方式：RGB各算一个均值，还有一种就是RGB算做一个均值。
不要做标准化，PCA和白化。
关于权重初始化要注意：
1. 我们希望网络是不对称的，从而能够各个神经元学到不同的东西。同时我们希望网络参数初始化正负个数一半一半。
2. 权重初始化常用：W = 0.01*np.random.randn(D,H)【1-2层的隐层还行，深层就不行了】
  W = np.random.randn(in,out)/np.sqrt(in)【希望输入方差和输出方差大小保持一致】
  W = np.random.randn(in,out)/np.sqrt(in/2)【激励函数ReLU用这个】
3. 这里有一些论文推荐：
  ①Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks
  ②Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification
Batch Normalization

希望激励过后的结果是高斯分布，就手动修正一下。通常在FC后（FC波动较大，因此往往放在FC后），激励层前做。这里也会引入两个参数gamma和beta，训练的时候得到。
(hat{x}^{left ( k right)}=frac{x^{left ( k right)} - E [ x^{left ( k right)} ]}{Var [x^{left ( k right)} ]^{0.5}})
(y_i = gamma hat{x_i} + beta)
优点是梯度传递顺畅，学习率设高也没事儿，较少初始值依赖。
Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
深度学习中 Batch Normalization为什么效果好？
需要监控每一个epoch的loss，看看loss是否减小。
Dropout
训练时随机关闭一部分神经元，防止过拟合。
预测的时候要把所有的X乘以打开的概率P，当然最好在训练的时候直接除以P，这样预测的时候就不用乘了。
Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting
Dropout Training as Adaptive Regularization
还有一些，具体内容参加：深度学习与计算机视觉系列(8)_神经网络训练与注意点

4. caffe使用

4.1 caffe简介

caffe有4个主要的类:
Blob:学习到的参数，网络传输过程中的产生的数据。
Layer:网络基本单元，派生了许多类。
Net:网络搭建，将layer的派生类组合成网络。
Solver:求解Net。
用proto来定义文件格式。

4.2 使用方法

Resize图片，格式LMDB或者LevelDB
定义网络结构，以下各层，prototxt，具体见http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html

Data Layer
Convolutional Layer
Pooling Layer
Inner product(Fully Connected) Layer
ReLU Layer
SoftMax + Loss Layer
定义solver，prototxt，具体见http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/solver.html
训练，可以fine-tuning。
一行命令就搞定。

4.3 fine-tuning和model zoo

常常自己训练一个全新的模型，是非常艰难的，这个时候我们需要拿别人的模型来进行fine-tuning。而且我们常常还会拿着比较大的数据集（比如IMAGENET）上跑出的模型来，针对自己的项目进行fine-tuning，这样会增强网络的泛化能力。
当模型结构修改后，比如中间某一层修改了，只认前面的结构参数，后面结构的参数不会认的。
需要注意的就是fine-tuning前面已经学好的层次，学习率低一点，后面的新层次学习率要设置高一点。
那别人已经训练好的模型在哪里呢，model zoo 上可以下载。

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