基于Tensorflow学习神经网络- NN（神经网络）发展-分类

4.NN（神经网络）发展-分类

https://www.zhihu.com/question/34681168

https://www.cnblogs.com/52machinelearning/p/5821591.html

http://blog.csdn.net/invadertroy/article/details/76253778

https://mp.weixin.qq.com/s/iWaHZEAvPO0pw_u7DVGBqg

http://blog.csdn.net/u011974639/article/details/76146822

http://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/45619685

多通道网络？？？？-DPN？？？

发展依赖

ILSVC（ImageNetLarge Scale Visual
Recognition Challenge）提供大量标注数据；
http://image-net.org/challenges/LSVRC/2017/
最后一届2017
http://image-net.org/challenges/LSVRC/2012/results.html
http://image-net.org/challenges/LSVRC/2014/results.php
imageNet侧重分类、检测、识别webvision侧重于对图像和视频数据的学习和理解

GPU，这种高度并行的计算神器；

算法的改进，包括网络变深、数据增强、ReLU、Dropout等。

模型名	AlexNet	VGG	GoogLeNet	ResNet
初入江湖	2012	2014	2014	2015
层数	8	19	22	152
Top-5错误	16.4%	7.3%	6.7%	3.57%
DataAugmentation	+	+	+	+
Inception(NIN)	–	–	+	–
卷积层数	5	16	21	151
卷积核大小	11,5,3	3	7,1,3,5	7,1,3,5
全连接层数	3	3	1	1
全连接层大小	4096,4096,1000	4096,4096,1000	1000	1000
Dropout	+	+	+	+
LocalResponse Normalization	+	–	+	–
BatchNormalization	–	–	–	+

通用准则

1.
避免表达瓶颈，特别是在网络靠前的地方。featuremap的宽和高基本都会逐渐变小，但是不能一下子就变得很小。输出的维度channel，一般来说会逐渐增多，否则网络会很难训练。

2.
可以在低维嵌入上进行空间汇聚而无需担心丢失很多信息。比如在进行3x3卷积之前，可以对输入先进行降维而不会产生严重的后果。假设信息可以被简单压缩，那么训练就会加快。（GoogLeNetInspection
1×1 降维后大尺度卷积）

3.
平衡网络的宽度与深度。

4.任意nxn的卷积都可以通过1xn卷积后接nx1卷积来替代。GoogLeNet作者发现在网络的前期使用这种分解效果并不好，还有在中度大小的featuremap上使用效果才会更好(对于mxm大小的featuremap,建议m在12到20之间)。

LeNet5

http://blog.csdn.net/xzzppp/article/details/52253551

AlexNet_5+3(2012)

特点：数据增强，重叠最大池化，Relu，LRN（有助于增强模型泛化能力-被VGG否定），dropout。GPU训练

VGG_16+3(2014)

http://www.bubuko.com/infodetail-2304506.html

特点：3*3，较小的卷积核多层来扩展感受野，可减少参数；使用1*1卷积核增强模型的判别能力；否定LRN（效果甚微，反倒的计算量增加不少）；迁移学习，训练简单模型A，使用模型A的权值初始化复杂模型B；多尺度{S-32,S,S+32}，卷积填充0，测试时填充图像相邻部分。

整体使用的卷积核都比较小（3x3），基本不用LRN，从结果上看，用LRN效果反而更差。

GoogLeNet_21+1(2014)

http://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/50738394

特点：网中网（NetworkIn Network）的结构，结点也是一个网络，GoogLeNet中的Inception，也如ResNet中的DBA；优化网格缩小的方式，综合conv和pool避免瓶颈，减少计算量；辅助梯度，为了避免梯度消失，增加两个辅助Softmax，用于训练时向前传导梯度，测试时去掉；平均池化。

Inception，用不同大小卷积核卷积（把池化也作为一列并列进来），将结果作为不同的神经元，也意味着不同尺度特征的融合，增加了网络的深度和宽度。如上次输出128神经元，Inception输出256神经元，其中包含1*1<64>+
3*3<128>+5*5<32>+pool<32>=256，理想版本如下：

InceptionV1，为缩减计算量，先用1×1卷积降维（减少上层神经元），然后再进行大尺寸卷积，减少了参数。

InceptionV2，结合VGG（3*3）、（1×n，n×1）改进结构，如下：

优化网格缩小的方式，通常先inception再pooling，计算量大，但先pooling再inception，可能导致特征表达瓶颈。因此综合两种方式，如下：

ResNet_151+1(2015-DeepResidual Learning
深度残差学习网络)

DeeperBottleneckArchitectures：网络的参数减少了很多（1*1*64+3*3*64+1*1*256+1*1*256=4.5*256<<3*3*256
= 9*256，参数减少了一倍）。

左侧18|34层结构中使用，右侧50|101|152结构中使用
原作中无实现细节，下为RyanDahl实现的ResNet：