Part1 视频学习

一、绪论

1. 卷积神经网络的应用包括：分类、检索、检测、分割、人脸识别、人脸表情识别、图像生成、图像风格转化、自动驾驶等；
2. 深度学习的三步骤为：（1）搭建神经网络结构；（2）运用合适的损失函数，如交叉熵损失函数（cross entropy loss）、均方误差函数（MSE）等；（3）运用合适的优化函数，以此更新参数，如反向传播（BP）、随机梯度下降（SGD）等；
3. 损失函数用于衡量训练模型时的预测结果与实际结果的吻合度，可以通过计算出的损失来调整模型的参数或者权重，以不断优化模型。损失函数分为分类损失和回归函数两类，常用的损失函数有：

• 关交叉熵损失 $Loss=-{\sum }_i{y}_{i}ln{y}_i^p$
• hinge loss：$L(y,f(x))=max(0,1-yf(x))$
• 均方误差 $MSE={\sum }_{i=1}^n(y_i-y_i^P{)}^2$
• 平均绝对值误差（L1损失）$MAE={\sum }_{i=1}^n|y_i-y_i^P|$；

4. 全连接网络和卷积神经网络都具有卷积层、激活层、池化层、全连接层，但全连接网络在处理图像时参数太多，会出现过拟合问题，卷积神经网络通过局部关联、参数共享解决；

二、基本组成结构

1. 卷积

卷积是对两个实变函数的一种数学操作，在图像处理中，图像以二维矩阵的形式输入到神经网络中，此时通过二维卷积提取特征。

设定某一大小的卷积核（kernel）（卷积核也叫滤波器），如上图中的卷积核为二维矩阵，大小为2×2，卷积核里的数值称为权重（weights），如上图中的权重为w、x、y、z，将该卷积核与输入矩阵中对应大小同样为2×2的部分（即感受野（receptive field）为2×2）按位置进行乘积，再进行加和，即得到一位数值，将感受野逐步右移和下移，即可得到所有数值，所有数值构成一个新的二维矩阵，即为特征图，每次移动的距离称为步长（stride）。若卷积核数量为n个，即可得到n个特征图（feature map），n被称为深度（channel）。若输入矩阵在卷积核移动后剩余的大小不匹配，则用0进行填充（paddinng）。

输出的特征图大小为：$(N+padding\ast 2-F)/stride+1$。

2. 池化

池化（Polling）一般处于卷积层与卷积层之间、全连接层与全连接层之间，可以达到保留主要特征的同时减少参数和计算量，防止过拟合，提高模型泛化能力，常用的池化为：

• Max pooling 最大值池化
• Average pooling 平均池化
  

3. 全连接

全连接层（FC layer）一般位于卷积神经网络的尾部，两层之间所有的神经元都有权重连接，其参数通常最大。

一、绪论卷积神经网路典型结构

1. AlexNet

AlexNet具有重要历史意义，打破了当时深度学习沉寂已久的局面，原因在于：

• 大数据训练：百万级ImageNet图像数据
• 非线性激活函数：ReLU
• 防止过拟合：Dropout，Data augmentation
• 其他：双GPU实现
  
  
  
  
  
  
  
  
  

ReLu函数解决了梯度消失的问题（在正区间内）；其计算速度很快，只需要判断输入是否大于0即可；收敛速度远快于sigmoid;

DropOut（随机失活）可使得在训练时随机关闭部分神经元，在测试时整合所有神经元。

并可通过平移、翻转、对称、改变RGB通道强度进行数据增强。

2. ZFNet

ZFNet的网络结构与AlexNet相同，其把卷积层1中的感受野大小由11×11改为7×7，步长由4改为2，卷积层3、4、5中的滤波器个数由384、384、256改为512、512、1024。

3. VGG

VGG在AlexNet的基础上加深深度，使得错误率从11.7%下降到7.3%。

4. GoogleNet

GoogleNet包含22个带参数的层（如果考虑pooling层就是27层），独立成块的层总共约100个，其参数量大概为AlexNet的1/12，没有全连接层。

• Stem部分（stem network）为卷积-池化-卷积-卷积-池化；
• 多个Inception结构堆叠；
• ，除了最后的类别输出层，没有额外的全连接层；
• 通过辅助分类器解决模型深度多深导致的梯度消失问题；

5. ResNet

残差学习网络（deep residual learning network）去掉相同的主体部分，从而突出微小的变化，其深度为152层，可以用于训练非常深的网络。

Part2 问题回答

Q：dataloader里面shuffle取不同值有什么区别？
A：
若shuffle设置为True，将打乱数据，通常在训练时使用；设置为False，不打乱数据，通常在测试时使用。
Q：transform里，取了不同值，这个有什么区别？
A：
对数据进行不同的预处理。如用ToTensor将PIL图像中每个灰度值归一化到[0,1]，用RandomCrop则可以进行裁剪。
Q：epoch和batch的区别？
A：
epoch是训练轮数，batch是指一次训练中输入的一批数据。
Q：1x1的卷积和FC有什么区别？主要起什么作用？
A：
1x1的卷积是针对矩阵的卷积操作，而FC是针对神经元的操作。1x1卷积不改变宽度和高度，只改变channel数，主要作用是升维、降维以及提升网络的非线性；FC的作用主要是将局部特征进行整合，并得到分类标签。
Q：residual learning 为什么能够提升准确率？
A：
因为避免了网络深度过深时的退化问题。
Q：代码练习二里，网络和1989年 Lecun 提出的 LeNet 有什么区别？
A：
代码练习二中的网络相对于LeNet，在两个卷积层和最后一个全连接层后分别加入了ReLU激活函数，但没有最后的softmax。
Q：代码练习二里，卷积以后feature map 尺寸会变小，如何应用 Residual Learning？
A：
可以对变小的特征图进行1x1卷积来进行升维。
Q：有什么方法可以进一步提升准确率？
A：
可以通过进一步增加网络的层数或改进网络的结构来提升准确率。

最后

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