Convolutional Neural Networks 笔记

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发布时间：2019-06-15

本文共 8800 字，大约阅读时间需要 29 分钟。

1 Foundations of Convolutional Neural Networks

1.1 cv问题

图像分类、目标检测、风格转换。但是高像素的图片会带来许多许多的特征。

1.2 边缘检测(卷积操作)

图像和卷积核（滤波器）移动相乘。横向、纵向滤波器。过滤器里的值也是可以学习的。

1.3 Padding（补白）

卷积会使图像变小，丢掉部分边缘信息。所以需要将边缘补白，补充为0。

假设图片尺寸为n，卷积尺寸为f。卷积之后会变为n-f+1尺寸。

padd尺寸为p。valid convolution，不补白，会减小尺寸；same convolution，产生相同尺寸，p的计算公式如下。

\[ p=\frac{f+1}{2} \]

f通常为奇数，原因一，如果f为偶数，padding是不对称的。原因二，将会有一个中心元素。

1.4 Strided convolution（跨距离卷积）

每次卷积移动的距离从1改变，stride的距离记为s

卷积后的尺寸为。不能整除时向下取整。过滤器必须全部落在原始图像或者填充图像之上，落在之外就舍弃。

\[ \frac{n+2p-f}{s}+1 \]

教课书上的卷积还需要对滤波器进行上下左右翻转。而实际在神经网络中使用的应该叫做cross-correlation（交叉相关）。

1.5 三维上卷积

例子：RGB图像的认为图像大小为(6,6,3)，滤波器为(3,3,3)，卷积结果为(4,4)。

(height,weight,channel)，一般滤波器的channel和图像是一样的。

多个滤波器最后结果变为结果中的多个channel。channel也被叫做depth。

1.6 卷积网络层

卷积+bias->激活

参数就是滤波器的元素个数，无论输入多大，需要学习的参数都不变。

如果第l层是卷积层，则参数表示为。

卷积层定义

1.7 简单的卷积网络例子

一层一层卷积，到最后一层把他铺平，然后加上一个逻辑回归或者softmax，得到预测值。

中间每层的f/s/p都是超参数

多数卷积网路都是由conv+pooling+fully connected

1.8 pooling层（池化）

1.8.1 max pooling

将原来的分为n个区域，由f和s确定。然后将每个区域中最大的拿出来。

可以理解为保留了最大的特征。但是人们常用最大池化是因为实际中好用。

不需要去学习参数，只需要调节f/s两个超参数。padding基本不用。

1.8.1 average pooling

求平均值，在卷积网络中，最大池化比平均池化用的多得多。

1.9 CNN例子

一般认为有权重的层才是一个层，这里将一个卷积层和一个池化层认为是一层。

超参数一般可以参考别人的论文。

结构一般是（1-n个）conv -> pooling ->（1-n个）conv -> pooling -> ... ->（1-n个） fully connected layer -> 输出

参数在卷积层不多，主要集中在全连接层。

activation size一般是慢慢缩小的，不会特别快。

1.10 为什么卷积

参数共享

需要训练的参数少

稀疏连接

每一个输出只和前一层的一块连接

1.11 卷积网路反向传播

1.11.1 卷积层

我的理解是使用过滤器和通过过滤器的结果Z的导数反推原来的层。

\[ dA+=\sum^{n_H}_{h=0}\sum^{n_W}_{w=0}W_c \times dZ_{hw} \]

\[ dW_c+=\sum^{n_H}_{h=0}\sum^{n_W}_{w=0}a_{slice} \times dZ_{hw} \]

\[ db=dW_c+=\sum^{n_H}_{h=0}\sum^{n_W}_{w=0}dZ_{hw} \]

1.11.2 池化层

池化层没有参数，但是为了能计算其他参数的导数，还是需要计算池化层的反向传播。

最大池化

找出最大值所在的位置，生成一个和池化滤波器一样尺寸的矩阵（mask），只有最大位置为1，然后和池化后结果的导数相乘，就是最大池化的反向传播。

\[ X = \begin{bmatrix} 1 && 3 \\ 4 && 2 \end{bmatrix} \quad \rightarrow \quad M =\begin{bmatrix} 0 && 0 \\ 1 && 0 \end{bmatrix} \]

\[ dZ_{pre} =dZ \times M \]

平均池化

因为是平均的，所以每个的作用相同，所以将dZ评分，就是平均池化的反向传播。

\[ dZ = 1 \quad \rightarrow \quad dZ =\begin{bmatrix} 1/4 && 1/4 \\ 1/4 && 1/4 \end{bmatrix} \]

2 Case study

2.1 Classic Networks

2.1.1 LeNet-5

已经使用了现在常用的conv -> pool -> conv -> pool -> fc -> fc -> output这种结构。

LeNet-5

2.1.2 AlexNet

和LeNet相似，使用了ReLu

AlexNet

2.1.3 VGG-16

网络很深，结构简单，但很特殊。filter一直翻倍。

VGG-16

2.2 ResNets

2.2.1 定义

残差块(Residual block)

将前两层的内容内容通过short cut连接到本层激活函数之前。这样能够训练更深层的网络。将普通网络变为残差网络，就是将每两层变成一个残差块。

Residual block

理论上纯神经网络的层数增加将减少训练误差，但是实际中当层数增加到一定成都，误差将会上升。

残差网络在实际中层数增加，训练误差就会减少。有利于训练深层网络。

2.2.2 为什么残差网络好用

残差网络使得加入的层不会有害于当前的结果。所以可以使网络层数增多。更多的情况是你增加的网络恰好识别到了一些新的特性，使得网络性能更好。

残差网络做shortcut需要相同的维度，卷积经常是same。如果维度不同，一般是加入一个新的变量使得维度相同，这个变量可以学习，也可以手动选择。一般变化维度是由pooling，需要加维度变量。

2.3 one by one 卷积

可以认为是个全连接层。也叫network in network。

用来减少层数（nC）。

2.4 Inception Network

2.4.1 动机

使用所有可能的卷积方法，让网络来选择用哪个。这个是inception block.

但是计算花费比较高，可以加入一个1*1卷积层，减少计算量。这里回影响性能么？吴恩达说不会影响。

2.4.2 建立

将inception block拼接起来。

还有一些side branch。使用隐层做全连接，然后softmax做预测。这个说明中间层对于预测结果来说也不算差，这是对inception network的正则化，防止过拟合。

这个网络用了盗梦空间做动机？？

2.5 实际中的建议

2.5.1 使用开源实现

使用作者的开源代码，因为作者在文章中说的可能不够，有些在代码里。

2.5.2 迁移学习

使用作者预训练的网络做迁移学习。他人训练的网络可能花费了很多时间，算力。可以节约你的时间。另外，另外你的训练集很小。改变输出层，冻结前面的层，只训练输出层。数据越多，冻结的层可以更少，甚至可以不冻结。

2.5.3 数据扩增

镜像，随机裁剪，rotation,shering,local warping,color shifting(pca color augmentation,对于主要成分的颜色改变的多，次要的改变的少)

实际中，一般在训练中进行畸变，使用另外的线程来进行畸变，和训练并行进行。

2.6 CV现状

图像识别和目标检测还没有较多的数据。还需要更多的数据。所以需要人工设计。

数据越多，可以使用简单的算法并减少人工设计

2.6.1 在benchmark表现好的一些技巧

但是在实际中效果并不会特别好：

ensembling（集成）：训练多个网络，然后平均输出。但是会用更长的时间。

multi-crop at test time ：平均多次剪切的

使用开源代码：别人公开的结构、实现代码、预训练（调试）结果。

3 Object Detection

3.1 Object Localization（目标定位）

不仅要分类（classification），还需要对目标进行定位（localization）。

检测并定位目标位置（detection)。图片上会有多个目标。

定位输出包括分类和四个额外的数字，表达边界框bx,by,bh,bw。例子中，实际的y包括[pc,bx,by,bh,bw,c1,c2,c3]。pc表示是否有物体。pc是指chance of object的概率。

loss function：当y1=1时，使用y中的每一个计算loss。当y1=0时，只关心y1。y1表示图片中是否有物体。可以将y中每一项都使用L2 loss，也可以对于分类项使用log的loss。

3.2 Landmark Detection（地标检测）

landmark可以理解为标志点，例如面部识别时的眼角，嘴角这类。

选择许多个landmark，使用一个卷积网络训练，输出为是否有脸+许多landmark的坐标lx,ly。

landmark的顺序在训练中必须保持。

3.3 sliding windows detection

使用一个小的框，判断窗里的内容，然后滑动整个图，再增大，判断，滑动，重复。

滑动窗口检测的计算成本很大。之前分类器计算一个分类比较简单，所以可以用。现在的卷积网络计算比较复杂，会计算很慢很慢，而且只有使用很小的步长，才能获得精确的目标位置。

3.4 全连接层的卷积实现

假设l层想和l+1层全连接，将l层之后的滤波器的大小设置为l层的大小，然后个数n就是l+1的节点个数。然后卷积，实际上就和全连接一样。

3.4 滑动窗的卷积实现

将目标图像共享分类器权重，然后直接卷积，最后结果会是多个滑动窗的分类结果。可以将滑动过程变成一次计算。

3.5 边界框预测

上面使用卷积方式实现滑动窗可以简化计算，但是有边界框不准确的问题，过大，或者边界框只能包含目标的部分。

3.5.1 YOLO

全称是：You Only Look Once

将图片分块（19*19），然后输出特征变为[pc（是否存在目标中心点），bx,by,bh,bw,c1,c2,c3,...]。将输出层变为19*19*特征维度。将图片经过各种卷积、池化等，最终做到和目标输出层大小相同，然后训练。其中bx,by,bh,bw是相对于块的，bx,by取值0-1中间，bh,bw可以大于1，这个值是百分比。

使用目标中心点，可以让目标只出现在一个块。而且一个块中出现多个目标的概率变小。

yolo优点，第一，将直接输出准确的边界框，不受限于滑动窗的步长。第二，使用卷积网络，将直接输出所有块的结果，不需要再每一块上运行一遍。

3.6 Intersection Over Union（交并比）

解决计算定位框准确性问题。

计算两个边界框的交叉部分除以预测框大小。

\[ IoU=\frac{两个框交集大小}{两个框并集大小} \]

一般认为当IoU>=0.5是预测正确。阈值0.5可以改，很少改为小于0.5的。

3.7 Non-max Suppression（非极大抑制）

进行目标检测时，一个目标可能被检测到多次，非最大抑制确保对每个对象只检测到一次。

抑制不是最大\(p_c\)的框。

目标检测会对一个目标产生几个可能的边界框，抑制其中可能性(\(p_c\))较小的，只保留最大的框。

实际操作：

找到\(p_c\)最大的框，输出为一个预测框

将所有与输出框\(IoU \ge 0.5\)的框都丢弃

循环上面两步操作。对于多分类问题，需要将每个分类单独做。

3.8 Anchor Boxes（锚盒）

解决重叠的问题。之前的想法只能一个格子一个物体，解决一个格子多个物体。

将y的特征描述扩展。设置两个不同方向的锚盒。对于一个格子，使用两个锚盒同时检测。获得两倍的y特征，分别表示两个锚盒的结果。

Anchor Boxes

例子中，锚盒只能解决同一个格子中有两个不同方向的物体的检测。但是实际中，同一个格子有多个物体很少见。确切地说是只能解决和锚盒数量相同的重叠，且每个重叠的方向需要和锚盒尺寸相同，如果有两个都和同一个锚盒相同，也不能解决，锚盒可以选多个。

锚盒的选择有许多种，还可以用knn的方法自动选择。

3.9 YOLO算法流程

第一步，训练，使用锚盒。一个图像经过卷积最后变成期望的大小。

第二步，输出，然后做非最大抑制，得到结果。

3.10 Region proposals（候选区域）

不在使用滑动窗的方法，而是使用segmentation算法，发现图片中可能有目标的区域，然后对这些区域运行目标检测。叫R-CNN。

R-CNN。判断每一个候选区域，将输出给定区域的标签和边界框。

Fast R-CNN。将候选区域判断判断变成卷积算法。

Fster R-CNN，使用卷积方法获取候选区域。

吴恩达认为这个方法还是比YOLO慢。而且R-CNN将问题分成两步，不如YOLO一步完成好。

4 Special applications

4.1 Face Recognition介绍

百度的人脸识别+活体识别

对于人脸识别，一般分为人脸验证和人脸识别两部分。

验证：输入一个图片和id，判断图像和id是否匹配。1对1的

识别：有一个k人的数据库，输入一个图片，给出这个人的id/或不在数据库中。1对多的。将上面的验证应用到数据库的所有图片中，时间k倍，并且总识别率会降低。

吴恩达课程关注在验证上，当验证的正确率很高，识别正确率也会很高。

4.2 One Shot Learning（单样本学习）

人脸验证问题一般只给一个人一张图片，但是只有一个样本在深度学习里效果不好。如果输入图片，输出人的分类，样本少，而且不易加入新的人。

解决办法是学习相似性函数，输入两个图片，输出他们的不同(difference)。当输出d小于某个值，认为相同，大于认为不同。

4.3 Siamese Network

将图片输入到卷积网络，最后输出一组特征向量。比较两个图片的输出特征的距离。

\[ d \left( x ^ { ( 1 ) } , x ^ { ( 2 ) } \right) = \left\| f \left( x ^ { ( 6 ) } \right) - f \left( x ^ { 0.3 } \right) \right\| _ { 2 } ^ { 2 } \]

怎么训练？

使相同人的特征距离近，不同人的特征距离远。

4.4 Triplet Loss（三元组损失）

训练上面的输出。学习目标是

让图片和相同人的距离近，不同人的距离远。如下面的公式所示。但是如果两个计算出来距离都为0，也会满足，所以加上一个α，被称为margin。α能够拉大正确的一对图片的距离和错误的图片距离差。公式中A表示ankle，P表positive，N表示negetive。

\[ \| f ( A ) - f ( P ) \| ^ { 2 } + \alpha \leqslant \| f ( A ) - f ( N ) \| ^ { 2 } \]

\[ \| f ( A ) - f ( P ) \| ^ { 2 } - \| f ( A ) - f ( N ) \| ^ { 2 } + \alpha \leqslant 0 \]

4.4.1 Loss / Cost Function

loss function如下所示。若两个的距离为负数，则说明符合上面的不等式，loss为0。若两个距离为正数，表明不满足上面的不等式，则有loss。

\[ L ( A , P , N ) = \max \left( \left[ \| f ( A ) - f ( P ) \| ^ { 2 } - \| f ( A ) - f ( N ) \| ^ { 2 } + \alpha , 0 \right)\right. \]

cost function如下所示。训练集需要每个人有多张照片。

\[ J=\sum^m_{i=1}L(A^{(i)},P^{(i)}, N^{(i)}) \]

4.4.2 如何选择A，P，N

如果随机选择，满足之前的不等式会很容易。应该选择d(A, P)和d(A, N)相近的，然后训练，是他们远离。

4.5 Face Verification and Binary Classification

将人脸验证训练为一个二分类问题，可以取代三元损失方法。就是在两个图片最后的特征后，加入一个二分类节点，然后训练。二分类的输入是两个特征相减。

\[ \hat { y } = \sigma \left( \sum _ { k = 1 } ^ { 128 } i _ { i } \left| f \left( x ^ { ( i ) } \right) _ { k } - f \left( x ^ { ( j ) } \right) _ { k } \right| + b \right) \]

其中相减部分也可以换为

\[ \frac{(f(x^{(i)})_k-f(x^{(j)})_k)^2}{f(x^{(i)})_k+f(x^{(j)})_k} \]

在实际系统中，不需要存储原始图片信息，可以之存储图像的特征。然后计算实际图片特征，然后进行二分类。

4.6 Neural Style Transfer介绍

使用原始图片（content[C]）和一个风格图片（style[S]），生成一个使用风格画的原始图片的生成图片（generated[G]）。

4.7 深度卷积网络在学习什么

取每一层使得某个隐层单元激活最大的9张图片，可以看出，层数越深，看到的特征越复杂，从最初的边/颜色，到之后的人/狗/车轮。

4.8 画风迁移的Cost Function

代价函数分为两部分，第一部分判断和内容图片的差距，第二部分判断和风格图片的差距。这里用了两个超参数来表示风格占比，起始可以用一个参数解决，只是作者用了两个。

\[ J(G)= \alpha J_{Content}(C, G)+ \beta J_{Style}(S, G) \]

画风迁移的过程：随机初始化G，然后使用梯度下降让J减小。

4.8.1 Content Cost Function

选择隐层个数，不要太浅或者太深，如果太浅，会使得每个像素和原始图像非常接近；如果太深，会使得如果原始图像有条狗，生成图像一定会有。

使用预训练的网络

\[ J^{[l]}_{Content}(C, G) = \frac{1}{2}||a^{[l](C)}-a^{[l](G)}||^2 \]

其中\(a^{[l](C)}\)和\(a^{[l](G)}\)表示l层C和G的激活。如果相似，则a会相似。

4.8.2 Style Cost Funtion

计算不同通道的“互协方差”。但是这里的互协方差定义和一般定义有区别。

计算“互协方差”：

\[ G^{[l]}_{kk^{\prime}}=\sum^{n^{[l]}_H}_{i=1} \sum^{n^{[l]}_W}_{j=1} a^{[l]}_{ijk}a^{[l]}_{ijk^{\prime}} \]

对于其中一层：

\[ J _ { \text {style} } ^ { [ l ] } ( S , G ) =||G _ { k k ^ { \prime } } ^ { [ l ] ( S ) }-G _ { k k ^ { \prime } } ^ { [ l ] ( G ) }||^2_F \]

\[ J _ { \text {style} } ^ { [ l ] } ( S , G ) = \frac { 1 } { \left( 2 n _ { H } ^ { [ l ] } n _ { W } ^ { [ l ] } n _ { C } ^ { [ l ] } \right) ^ { 2 } } \sum _ { k } \sum _ { k ^ { \prime } } \left( G _ { k k ^ { \prime } } ^ { [ l ] ( S ) } - G _ { k k ^ { \prime } } ^ { [ l ] ( G ) } \right) \]

总的代价函数可以将前面的都求和

\[ J_{Style}(S, G)=\sum_{l} \lambda^{[l]}(S,G) \]

λ就是表示某一层占有的比重，通常使用单个隐藏层就可以了。