文章目录

• 残差网络
• 残差网络为什么有用
• 谷歌Inception模型
• 1*1卷积
• Inception

• 基准测试(benchmark)

残差网络

非常深的神经网络是很难训练的，因为存在梯度消失和梯度爆炸的问题。跳跃连接(skip connection)，可以从一层神经网络获取激活，然后迅速反馈给更深的神经网络，我们可以利用跳跃连接来构建深层的网络。
ResNets是由残差块(Residual block)构建的，如图所示，在一个两层的神经网络中，a[l]a^{[l]}a[l]会以复制的形式传递给第二层的激活层前，第二个激活层的公式由a[l+2]=g(z[l+2])a^{[l+2]}=g(z^{[l+2]})a[l+2]=g(z[l+2])变为a[l+2]=g(z[l+2]+a[l])a^{[l+2]}=g(z^{[l+2]}+a^{[l]})a[l+2]=g(z[l+2]+a[l])，也就是加上的a[l]a^{[l]}a[l]产生的残差块

残差网络可以训练更深的网络，有助于解决梯度爆炸和梯度消失问题。

残差网络为什么有用

关于残差网络吴恩达有两点理解：
a[l+2]=g(w[l+2]a[l+1]+a[l])a^{[l+2]}=g(w^{[l+2]}a^{[l+1]}+a^{[l]})a[l+2]=g(w[l+2]a[l+1]+a[l])，不难理解，w和bw和bw和b会受到正则化影响，因而a[l+2]=a[l]a^{[l+2]}=a^{[l]}a[l+2] 1e92b =a[l]，因而我们增加了两层的网络，并不影响网络的表现。
第二，如果隐藏层学到一些有用信息，那么他将会比恒等函数表现更好。
残差网络大多使用’SAME’填充，因而a[l+2]和a[l]a^{[l+2]}和a^{[l]}a[l+2]和a[l]维度相同，如果维度不同，则需要对a^{[l]}做填充，这里吴采用了Wsa[l]W_{s}a^{[l]}Ws​a[l]来转换维度，应该是一种填充的变换

谷歌Inception模型

1*1卷积

如果仅仅是看单个通道的1x1卷积似乎没有多大意思，如果考虑一个32通道的1x1卷积网络，每一个卷积层的通道相当于一个权重，将输入的32层数据做了一个全连接，换句话说，1x1的卷积网络类似于全连接，实现了一个非平凡(non-trivial)计算

1x1卷积可以用于压缩通道数量，如下图，我们将通道数为192的输入压缩为通道数为32

Inception

inception模型最大的特点就是借助于’SAME’保持维度不变，然后对多个不同的卷积核做了连接。它的基本思想是不需要认为决定使用哪些卷积层或者池化，这些由神经网络自行决定，需要什么样的参数，采用哪些过滤器组合。

这里我们考虑一个计算问题，以一个5x5x32的卷积层来看，结果为28x28x32，输出参数为结果数的个数，需要的乘法运算为(5x5x192)x(28x28x32)次，成本相当大。

考虑到上述问题，我们可以使用一个1x1卷积网络做一步缩放，通过1x1卷积网络后的维度变为1x1x16，再通过5x5x32的卷积运算，这里的计算量由192变为16缩减到了十分之一。只要合理构建瓶颈层，这种方式既可以缩小表示层规模，又不会减低网络性能，从而节省了计算。

模型组建，将各个层的通道连接起来，构成一个Inception模块

Inception网络将这些模块组合到一起

Inception原文的模型会有一些分支，分支是通过全连接成和softmax层来做出预测，下图中编号4和编号2就是通过编号5和编号3的结果做出预测。

迁移学习(transfer learning)

关于迁移学习，举一个例子谷歌的Imagenet可以识别上千个类别，我们可以替换掉模型最后一层的全连接和softmax层，替换为我们需要的全连接和softmax层，假如我们需要判别一个三分类，那就转化为三个输出的全连接和softmax层，我们只需要训练新加的神经层，将Imagetnet看做一个特征提取器。
分享两个小技巧：我们可以提前将训练的数据集经过Imagenet提取特征保存到硬盘中，这样后续我们只需要训练我们的三分类的神经层。我们也可以直接修改全连接的权重，这样softmax层直接出来的是三分类的结果
当然，如果你有更大的数据集，可以尝试冻结更少的Imagenet层，来训练更多的Imagenet层。或者你可以只把下载的数据作为初始化，直接训练整个网络。

数据增强

计算机视觉任务需要大量的数据，有时我们可以对数据做一下扩充，比如翻转、随机剪切、彩色转换。
关于彩色转换有一种影响颜色失真的算法是PCA，即主成分分析，具体改变的细节在AlexNet的论文中，比如说，如果颜色呈紫色主要包含红色和蓝色，绿色相对少一点，PCA颜色增强算法会对红色和蓝色增减很多，绿色变化少一点，使总体的颜色保持一致。
常用的数据扩充的方法是使用一个线程或多线程，来加载数据实现变形失真，然后通过其他的进程和线程来训练。

基准测试(benchmark)

有一个提升基准测试的技巧，Multi-crop at test time，这是将数据扩充应用于测试图像的一种形式，首先做一遍翻转，然后对翻转的图像取中间、左上角、左下角、右上角、右下角，最终获取10个测试图片，成为10-crop。

本文参考
吴恩达深度学习 第三门课