原文地址：http://toutiao.com/a4033463198/?tt_from=sina&app=news_article&iid=2585754491&utm_medium=toutiao_android&utm_campain=client_share&utm_source=sinaweibo
自今年七月份以來，一直在實驗室負責卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN），期間配置和使用過theano和cuda-convnet、cuda-convnet2。爲了增進CNN的理解和使用，特寫此博文，以其與人交流，互有增益。正文之前，先說幾點自己對於CNN的感觸。先明確一點就是，Deep Learning是全部深度學習算法的總稱，CNN是深度學習算法在圖像處理領域的一個應用。
第一點，在學習Deep learning和CNN之前，總以爲它們是很了不得的知識，總以爲它們能解決很多問題，學習了之後，才知道它們不過與其他機器學習算法如svm等相似，仍然可以把它當做一個分類器，仍然可以像使用一個黑盒子那樣使用它。
第二點，Deep Learning強大的地方就是可以利用網絡中間某一層的輸出當做是數據的另一種表達，從而可以將其認爲是經過網絡學習到的特徵。基於該特徵，可以進行進一步的相似度比較等。
第三點，Deep Learning算法能夠有效的關鍵其實是大規模的數據，這一點原因在於每個DL都有衆多的參數，少量數據無法將參數訓練充分。
接下來話不多說，直接奔入主題開始CNN之旅。
卷積神經網絡簡介（Convolutional Neural Networks，簡稱CNN）
卷積神經網絡是近年發展起來，並引起廣泛重視的一種高效識別方法。20世紀60年代，Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用於局部敏感和方向選擇的神經元時發現其獨特的網絡結構可以有效地降低反饋神經網絡的複雜性，繼而提出了卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks-簡稱CNN）。現在，CNN已經成爲衆多科學領域的研究熱點之一，特別是在模式分類領域，由於該網絡避免了對圖像的複雜前期預處理，可以直接輸入原始圖像，因而得到了更爲廣泛的應用。 K.Fukushima在1980年提出的新識別機是卷積神經網絡的第一個實現網絡。隨後，更多的科研工作者對該網絡進行了改進。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改進認知機”，該方法綜合了各種改進方法的優點並避免了耗時的誤差反向傳播。
一般地，CNN的基本結構包括兩層，其一爲特徵提取層，每個神經元的輸入與前一層的局部接受域相連，並提取該局部的特徵。一旦該局部特徵被提取後，它與其它特徵間的位置關係也隨之確定下來；其二是特徵映射層，網絡的每個計算層由多個特徵映射組成，每個特徵映射是一個平面，平面上所有神經元的權值相等。特徵映射結構採用影響函數核小的sigmoid函數作爲卷積網絡的激活函數，使得特徵映射具有位移不變性。此外，由於一個映射面上的神經元共享權值，因而減少了網絡自由參數的個數。卷積神經網絡中的每一個卷積層都緊跟着一個用來求局部平均與二次提取的計算層，這種特有的兩次特徵提取結構減小了特徵分辨率。
CNN主要用來識別位移、縮放及其他形式扭曲不變性的二維圖形。由於CNN的特徵檢測層通過訓練數據進行學習，所以在使用CNN時，避免了顯示的特徵抽取，而隱式地從訓練數據中進行學習；再者由於同一特徵映射面上的神經元權值相同，所以網絡可以並行學習，這也是卷積網絡相對於神經元彼此相連網絡的一大優勢。卷積神經網絡以其局部權值共享的特殊結構在語音識別和圖像處理方面有着獨特的優越性，其佈局更接近於實際的生物神經網絡，權值共享降低了網絡的複雜性，特別是多維輸入向量的圖像可以直接輸入網絡這一特點避免了特徵提取和分類過程中數據重建的複雜度。
1. 神經網絡
首先介紹神經網絡，這一步的詳細可以參考資源1。簡要介紹下。神經網絡的每個單元如下：
其對應的公式如下：
其中，該單元也可以被稱作是Logistic迴歸模型。當將多個單元組合起來並具有分層結構時，就形成了神經網絡模型。下圖展示了一個具有一個隱含層的神經網絡。
其對應的公式如下：
比較類似的，可以拓展到有2,3,4,5，…個隱含層。
神經網絡的訓練方法也同Logistic類似，不過由於其多層性，還需要利用鏈式求導法則對隱含層的節點進行求導，即梯度下降+鏈式求導法則，專業名稱爲反向傳播。關於訓練算法，本文暫不涉及。
2 卷積神經網絡
在圖像處理中，往往把圖像表示爲像素的向量，比如一個1000×1000的圖像，可以表示爲一個1000000的向量。在上一節中提到的神經網絡中，如果隱含層數目與輸入層一樣，即也是1000000時，那麼輸入層到隱含層的參數數據爲1000000×1000000=10^12，這樣就太多了，基本沒法訓練。所以圖像處理要想練成神經網絡大法，必先減少參數加快速度。就跟辟邪劍譜似的，普通人練得很挫，一旦自宮後內力變強劍法變快，就變的很牛了。
2.1 局部感知
卷積神經網絡有兩種神器可以降低參數數目，第一種神器叫做局部感知野。一般認爲人對外界的認知是從局部到全局的，而圖像的空間聯繫也是局部的像素聯繫較爲緊密，而距離較遠的像素相關性則較弱。因而，每個神經元其實沒有必要對全局圖像進行感知，只需要對局部進行感知，然後在更高層將局部的信息綜合起來就得到了全局的信息。網絡部分連通的思想，也是受啓發於生物學裏面的視覺系統結構。視覺皮層的神經元就是局部接受信息的（即這些神經元只響應某些特定區域的刺激）。如下圖所示：左圖爲全連接，右圖爲局部連接。
在上右圖中，假如每個神經元只和10×10個像素值相連，那麼權值數據爲1000000×100個參數，減少爲原來的千分之一。而那10×10個像素值對應的10×10個參數，其實就相當於卷積操作。
2.2 參數共享
但其實這樣的話參數仍然過多，那麼就啓動第二級神器，即權值共享。在上面的局部連接中，每個神經元都對應100個參數，一共1000000個神經元，如果這1000000個神經元的100個參數都是相等的，那麼參數數目就變爲100了。
怎麼理解權值共享呢？我們可以這100個參數（也就是卷積操作）看成是提取特徵的方式，該方式與位置無關。這其中隱含的原理則是：圖像的一部分的統計特性與其他部分是一樣的。這也意味着我們在這一部分學習的特徵也能用在另一部分上，所以對於這個圖像上的所有位置，我們都能使用同樣的學習特徵。
更直觀一些，當從一個大尺寸圖像中隨機選取一小塊，比如說 8×8 作爲樣本，並且從這個小塊樣本中學習到了一些特徵，這時我們可以把從這個 8×8 樣本中學習到的特徵作爲探測器，應用到這個圖像的任意地方中去。特別是，我們可以用從 8×8 樣本中所學習到的特徵跟原本的大尺寸圖像作卷積，從而對這個大尺寸圖像上的任一位置獲得一個不同特徵的激活值。
如下圖所示，展示了一個33的卷積核在55的圖像上做卷積的過程。每個卷積都是一種特徵提取方式，就像一個篩子，將圖像中符合條件（激活值越大越符合條件）的部分篩選出來。
2.3 多卷積核
上面所述只有100個參數時，表明只有1個100*100的卷積核，顯然，特徵提取是不充分的，我們可以添加多個卷積核，比如32個卷積核，可以學習32種特徵。在有多個卷積核時，如下圖所示：
上圖右，不同顏色表明不同的卷積核。每個卷積核都會將圖像生成爲另一幅圖像。比如兩個卷積核就可以將生成兩幅圖像，這兩幅圖像可以看做是一張圖像的不同的通道。如下圖所示，下圖有個小錯誤，即將w1改爲w0，w2改爲w1即可。下文中仍以w1和w2稱呼它們。
下圖展示了在四個通道上的卷積操作，有兩個卷積核，生成兩個通道。其中需要注意的是，四個通道上每個通道對應一個卷積核，先將w2忽略，只看w1，那麼在w1的某位置（i,j）處的值，是由四個通道上（i,j）處的卷積結果相加然後再取激活函數值得到的。
所以，在上圖由4個通道卷積得到2個通道的過程中，參數的數目爲4×2×2×2個，其中4表示4個通道，第一個2表示生成2個通道，最後的2×2表示卷積核大小。
2.4 Down-pooling
在通過卷積獲得了特徵 (features) 之後，下一步我們希望利用這些特徵去做分類。理論上講，人們可以用所有提取得到的特徵去訓練分類器，例如 softmax 分類器，但這樣做面臨計算量的挑戰。例如：對於一個 96X96 像素的圖像，假設我們已經學習得到了400個定義在8X8輸入上的特徵，每一個特徵和圖像卷積都會得到一個 (96 − 8 + 1) × (96 − 8 + 1) = 7921 維的卷積特徵，由於有 400 個特徵，所以每個樣例 (example) 都會得到一個 892 × 400 = 3,168,400 維的卷積特徵向量。學習一個擁有超過 3 百萬特徵輸入的分類器十分不便，並且容易出現過擬合 (over-fitting)。
爲了解決這個問題，首先回憶一下，我們之所以決定使用卷積後的特徵是因爲圖像具有一種“靜態性”的屬性，這也就意味着在一個圖像區域有用的特徵極有可能在另一個區域同樣適用。因此，爲了描述大的圖像，一個很自然的想法就是對不同位置的特徵進行聚合統計，例如，人們可以計算圖像一個區域上的某個特定特徵的平均值 (或最大值)。這些概要統計特徵不僅具有低得多的維度 (相比使用所有提取得到的特徵)，同時還會改善結果(不容易過擬合)。這種聚合的操作就叫做池化 (pooling)，有時也稱爲平均池化或者最大池化 (取決於計算池化的方法)。
至此，卷積神經網絡的基本結構和原理已經闡述完畢。
2.5 多層卷積
在實際應用中，往往使用多層卷積，然後再使用全連接層進行訓練，多層卷積的目的是一層卷積學到的特徵往往是局部的，層數越高，學到的特徵就越全局化。
3 ImageNet-2010網絡結構
ImageNet LSVRC是一個圖片分類的比賽，其訓練集包括127W+張圖片，驗證集有5W張圖片，測試集有15W張圖片。本文截取2010年Alex Krizhevsky的CNN結構進行說明，該結構在2010年取得冠軍，top-5錯誤率爲15.3%。值得一提的是，在今年的ImageNet LSVRC比賽中，取得冠軍的GoogNet已經達到了top-5錯誤率6.67%。可見，深度學習的提升空間還很巨大。
下圖即爲Alex的CNN結構圖。需要注意的是，該模型採用了2-GPU並行結構，即第1、2、4、5卷積層都是將模型參數分爲2部分進行訓練的。在這裏，更進一步，並行結構分爲數據並行與模型並行。數據並行是指在不同的GPU上，模型結構相同，但將訓練數據進行切分，分別訓練得到不同的模型，然後再將模型進行融合。而模型並行則是，將若干層的模型參數進行切分，不同的GPU上使用相同的數據進行訓練，得到的結果直接連接作爲下一層的輸入。
上圖模型的基本參數爲：
輸入：224×224大小的圖片，3通道
第一層卷積：5×5大小的卷積核96個，每個GPU上48個。
第一層max-pooling：2×2的核。
第二層卷積：3×3卷積核256個，每個GPU上128個。
第二層max-pooling：2×2的核。
第三層卷積：與上一層是全連接，3*3的卷積核384個。分到兩個GPU上個192個。
第四層卷積：3×3的卷積核384個，兩個GPU各192個。該層與上一層連接沒有經過pooling層。
第五層卷積：3×3的卷積核256個，兩個GPU上個128個。
第五層max-pooling：2×2的核。
第一層全連接：4096維，將第五層max-pooling的輸出連接成爲一個一維向量，作爲該層的輸入。
第二層全連接：4096維
Softmax層：輸出爲1000，輸出的每一維都是圖片屬於該類別的概率。
4 DeepID網絡結構
DeepID網絡結構是香港中文大學的Sun Yi開發出來用來學習人臉特徵的卷積神經網絡。每張輸入的人臉被表示爲160維的向量，學習到的向量經過其他模型進行分類，在人臉驗證試驗上得到了97.45%的正確率，更進一步的，原作者改進了CNN，又得到了99.15%的正確率。
如下圖所示，該結構與ImageNet的具體參數類似，所以只解釋一下不同的部分吧。
上圖中的結構，在最後只有一層全連接層，然後就是softmax層了。論文中就是以該全連接層作爲圖像的表示。在全連接層，以第四層卷積和第三層max-pooling的輸出作爲全連接層的輸入，這樣可以學習到局部的和全局的特徵。