TensorFlow 深度学习笔记 卷积神经网络 – 梦里风林 – 博客园

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deep dive into images and convolutional models

Convnet

BackGround

  • 人眼在识别图像时,往往从局部到全局
  • 局部与局部之间联系往往不太紧密
  • 我们不需要神经网络中的每个结点都掌握全局的知识,因此可以从这里减少需要学习的参数数量

Weight share

  • 但这样参数其实还是挺多的,所以有了另一种方法:权值共享

Share Parameters across space

  • 取图片的一小块,在上面做神经网络分析,会得到一些预测
  • 将切片做好的神经网络作用于图片的每个区域,得到一系列输出
  • 可以增加切片个数提取更多特征
  • 在这个过程中,梯度的计算跟之前是一样的

Concept

  • Patch/Kernel:一个局部切片
  • Depth: 数据的深度,图像数据是三维的,长宽和RGB,神经网络的预测输出也属于一维
  • Feature Map:每层Conv网络,因为它们将前一层的feature映射到后一层(Output map)

  • Stride: 移动切片的步长,影响取样的数量
  • 在边缘上的取样影响Conv层的面积,由于移动步长不一定能整除整张图的像素宽度,不越过边缘取样会得到Valid Padding, 越过边缘取样会得到Same Padding
  • Example

  • 用一个3×3的网格在一个28×28的图像上做切片并移动
  • 移动到边缘上的时候,如果不超出边缘,3×3的中心就到不了边界
  • 因此得到的内容就会缺乏边界的一圈像素点,只能得到26×26的结果
  • 而可以越过边界的情况下,就可以让3×3的中心到达边界的像素点
  • 超出部分的矩阵补零就行

Deep Convnet

在Convnet上套Convnet,就可以一层一层综合局部得到的信息

OutPut

将一个deep and narrow的feature层作为输入,传给一个Regular神经网络

Optimization

Pooling

将不同Stride的卷积用某种方式合并起来,节省卷积层的空间复杂度。

  • Max Pooling
    在一个卷积层的输出层上取一个切片,取其中最大值代表这个切片
  • 优点
  • 不增加需要调整的参数
  • 通常比其他方法准确
  • 缺点:更多Hyper Parameter,包括要取最值的切片大小,以及去切片的步长

LENET-5, ALEXNET

  • Average Pooling
    在卷积层输出中,取切片,取平均值代表这个切片

1×1 Convolutions

在一个卷积层的输出层上,加一个1×1的卷积层,这样就形成了一个小型的神经网络。

  • cheap for deeper model
  • 结合Average Pooling食用效果更加

    Inception

    对同一个卷积层输出,执行各种二次计算,将各种结果堆叠到新输出的depth方向上

TensorFlow卷积神经网络实践

数据处理

  • dataset处理成四维的,label仍然作为one-hot encoding
    def reformat(dataset, labels, image_size, num_labels, num_channels):
    dataset = dataset.reshape(
        (-1, image_size, image_size, num_channels)).astype(np.float32)
    labels = (np.arange(num_labels) == labels[:, None]).astype(np.float32)
    return dataset, labels
  • 将lesson2的dnn转为cnn很简单,只要把WX+b改为conv2d(X)+b即可
  • 关键在于conv2d

`conv2d

tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, data_format=None, name=None)

给定四维的inputfilter tensor,计算一个二维卷积

Args:
  • input: A Tensor. type必须是以下几种类型之一: half, float32, float64.
  • filter: A Tensor. type和input必须相同
  • strides: A list of ints.一维,长度4, 在input上切片采样时,每个方向上的滑窗步长,必须和format指定的维度同阶
  • padding: A string from: "SAME", "VALID". padding 算法的类型
  • use_cudnn_on_gpu: An optional bool. Defaults to True.
  • data_format: An optional string from: "NHWC", "NCHW", 默认为"NHWC"
    指定输入输出数据格式,默认格式为”NHWC”, 数据按这样的顺序存储:
    [batch, in_height, in_width, in_channels]
    也可以用这种方式:”NCHW”, 数据按这样的顺序存储:
    [batch, in_channels, in_height, in_width]
  • name: 操作名,可选.
Returns:

A Tensor. type与input相同

Given an input tensor of shape [batch, in_height, in_width, in_channels]
and a filter / kernel tensor of shape
[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]

conv2d实际上执行了以下操作:

  1. 将filter转为二维矩阵,shape为
    [filter_height * filter_width * in_channels, output_channels].
  2. 从input tensor中提取image patches,每个patch是一个virtual tensor,shape[batch, out_height, out_width, filter_height * filter_width * in_channels].
  3. 将每个filter矩阵和image patch向量相乘

具体来讲,当data_format为NHWC时:

output[b, i, j, k] =
    sum_{di, dj, q} input[b, strides[1] * i + di, strides[2] * j + dj, q] *
                    filter[di, dj, q, k]

input 中的每个patch都作用于filter,每个patch都能获得其他patch对filter的训练
需要满足strides[0] = strides[3] = 1. 大多数水平步长和垂直步长相同的情况下:strides = [1, stride, stride, 1].
– – –

  • 然后再接一个WX+b连Relu连WX+b的全连接神经网络即可

Max Pooling

在tf.nn.conv2d后面接tf.nn.max_pool,将卷积层输出减小,从而减少要调整的参数

max_pool

tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, data_format='NHWC', name=None)

Performs the max pooling on the input.

Args:
  • value: A 4-D Tensor with shape [batch, height, width, channels] and
    type tf.float32.
  • ksize: A list of ints that has length >= 4. 要执行取最值的切片在各个维度上的尺寸
  • strides: A list of ints that has length >= 4. 取切片的步长
  • padding: A string, either 'VALID' or 'SAME'. padding算法
  • data_format: A string. ‘NHWC’ and ‘NCHW’ are supported.
  • name: 操作名,可选
Returns:

A Tensor with type tf.float32. The max pooled output tensor.


优化

仿照lesson2,添加learning rate decay 和 drop out,可以将准确率提高到90.6%

参考链接

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