深度学习笔记

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TensorFlow

  1. TensorFlow 不仅是一个实现机器学习算法的接口，也是一种框架，也可用于线性回归、逻辑回归、随机森林等算法；
  2. TensorFlow 使用数据流图来规划计算流程，每个运算操作作为一个节点 node，节点之间的连接称为边，边中流动的数据称为张量，故而得名 TensorFlow，预算操作可以有自己的属性，但必须被预先设置，或者能在创建计算图时被推断出来；
  3. TensorFlow 有一套为节点分配设备的策略，这是一个简单的贪婪策略，不能确保找到全局最优解，但可以快速找到一个不错的节点运算分配方案；
  4. 故障出现的两种情况：一是信息从发送节点传输到接受节点失败时，而是周期性的 worker 心跳检测失败时；

  5. TensorFlow 提供的加速神经网络训练的并行计算模式：

    • 数据并行：通过将一个 mini-batch 的数据放在不同设备上计算没实现梯度计算的并行化，计算性能损耗非常小，同步的方式优点是没有梯度干扰，缺点是容错性差，异步的方式优点是有一定容错性，但因为梯度干扰，导致利用效率下降；
    • 模型并行：将计算图的不同部分放在不同设备上运算；
    • 流水线并行：将计算做成流水线，在一个设备上连续并行执行，提高设备利用率；

卷积神经网络 CNN

  1. CNN 具有极强泛化性，最大的特点在于卷积的权值共享结构，能大幅较少神经网络的参数量，防止过拟合的同时降低了神经网络模型的复杂度；

  2. CNN 每个卷基层中对数据的操作：

    • 图像通过多个不同卷积核的滤波，加以偏置，提取出局部特征，每个卷积核映射出一个新的 2D 图像；
    • 将卷积核的滤波结果进行非线性的激活函数处理，常为 ReLU 函数；
    • 对激活结果进行池化操作(即降采样)，一般采用最大池化，保留最显著特征，提升模型的畸变容忍能力；
  3. 卷积核的大小即为卷积核拥有的参数多少；
  4. 采用局部连接的方式，参数量得到了缩减；
  5. 卷积的好处是不管图片尺寸如何，我们需要训练的权值数量只和卷积核大小、卷积核数量有关，可以用极少的参数量处理任意大小的图片，虽然训练的参数下降了，但隐含节点数量未下降，隐含节点数量只与卷积的步长相关；

  6. CNN 要点：

    • 局部连接：降低参数量，减轻过拟合，降低训练复杂度；
    • 权值共享：降低参数量，减轻过拟合，赋予对平移的容忍性；
    • 池化层中的降采样：降低输出参数量，赋予轻度形变的容忍性，调高模型的泛化能力；

  7. LeNet5 的特性：

    • 每个卷基层包含三个部分：卷积、池化、非线性激活函数；
    • 使用卷积提取空间特性；
    • 降采样的平均池化层；
    • 双曲正切或 S 型激活函数；
    • MLP(多层神经网络)作为最后的分类器；
    • 层与层之间的稀疏连接减少计算复杂度；

  8. LeNet5 有三个卷积层、一个全连接层和一个高斯连接层；

    • 第一个卷积层 6 个卷积核，尺寸 5 5，共(55+1)*6 = 156 个参数
    • 第二个卷积层 16 个卷积核；
    • 第三个卷积层 120 个卷积核；
    • 全连接层 84 个隐含节点，激活函数 Sigmoid；

  9. VGGNet-16 网络结构主要分为 6 部分，前 5 段为卷积网络，最后一段为全连接网络；

    • 第一段：两个卷积层和一个最大池化层，卷积核大小 3 3，卷积核数量 64，步长 1 1，第一个卷积层输入尺寸 2242243，输出尺寸 22422464，第二个输入输出尺寸均为 22422464，池化层 2 2，输出尺寸 112112*64；
    • 第二段：和第一段相似，输出通道数变为 128，卷积网络输出尺寸 5656128，池化层保持不变；
    • 第三段：三个卷积层和一个最大池化层，输出通道变为 256，输出尺寸 2828256；
    • 第四段：和第三段相似，输出通道变为 512，通过最大池化将图片缩为 14*14；
    • 第五段：和第四段相似，池化层尺寸 2 2，步长为 2 2，输出尺寸 7 7512；
    • 第六段：将第五段输出结果进行扁平化，连接一个隐含节点数为 4096 的全连接层，激活函数为 ReLU；

R-CNN

  1. 检测系统三个模块：

    • 生成类别无关区域提案；
    • 从每个区域提取固定长度特征向量的大型 CNN；
    • 一组特定类别的线性 SVM；

  2. 需要训练数据的三个阶段：

    • CNN 微调；
    • 检测器 SVM 训练；
    • 检测框回归训练；

  3. 引入 CNN 来分类目标候选框，有很高的目标检测精度，但有明显缺点：

    • 训练过程是多级流水线；
    • 训练在时间和空间的开销上极大；
    • 目标检测速度很慢，因为为每个目标候选框进行 CNN 正向传递，不共享计算；

Fast R-CNN

  1. 训练 VGG16 网络比 SPP-Net 快 3 倍，测试速度快 10 倍，比 R -CNN 训练快 9 倍，测试时间快 213 倍，有 13 个卷积层和 3 个 fc 层；

  2. 目标检测难点：

    • 大量候选目标位置 (提案) 需要处理；
    • 候选框只提供粗略定位，必须对其精细化以实现精确定位；

  3. 优点：

    • 比 R -CNN 和 SPPnet 有更高的目标检测精度 mAP；
    • 训练是使用多任务损失的但阶段训练；
    • 训练可以更新所有网络层参数；
    • 不需要磁盘空间缓存特征；
  4. 网络架构流程：输入图像和多个感兴趣区域 ROI，传送到全卷积网络，经池化到固定大小的特征图中，然后通过全连接层 FC 映射到特征向量，网络对每个 ROI 具有两个输出向量：Softmax 概率和每类检测框回归偏移量；

Faster R-CNN

  1. Faste R-CNN 实现了接近实时检测的速率，但忽略了生成区域提案框的时间，Faster R-CNN 算法通过将 RPN 网络集成到目标检测网络中共享卷积层，缩减了生成区域提案框的时间，计算提案框的边界成本小；
  2. RPN 是一种全卷积网络 FCN，可以针对生成检测提案框的任务端到端训练；
  3. RPN 中引入新“锚点”作为多尺度和纵横比的参考，避免了枚举多个尺度或纵横比得图像或卷积；
  4. 为统一 RPN 和 Fast R-CNN 网络，提出一种训练方案：保持提案框固定，微调区域提案和微调目标检测之间交替进行；

  5. 组成模块：

    • 提出区域提案的 CNN 网络；
    • 使用区域提案的 Fast R-CNN 检测器；
  6. RPN 将一个任意大小的图像作为输入，输出矩形目标提案框的集合，每个框由一个 objectness 得分；
  7. 为生成区域提案框，在最后一个共享的卷积层输出的卷积特征映射上滑动小网络，网络连接到输入卷积特征映射的 n * n 的空间窗口，每个滑动窗口映射到一个低维向量上，向量在输出给两个同级的全连接的层：检测框回归层 reg 和检测框分类层 cls；

  8. 多尺度预测方式：

    • 基于图像 / 特征金字塔：以多尺度调整大小，为每个尺度计算特征图，有效却耗时；
    • 在特征图上使用多尺度的滑动窗口；

  9. 具有共享特征的网络的解决方案：

    • 交替训练；
    • 近似联合训练；
    • 非近似联合训练；
  10. cls 检测框分类层得分是排名最高的提案框准确的原因；

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正文完
深度学习
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2019-09-28
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