摘要

图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是物体检测、图像分割、物体跟踪、行为分析、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础。图像分类在许多领域都有着广泛的应用，如：安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类，医学领域的图像识别等。

经典的神经网络的的主要介绍

  • LeNet：Yan LeCun等人于1998年第一次将卷积神经网络应用到图像分类任务上[1]，在手写数字识别任务上取得了巨大成功。
  • AlexNet：Alex Krizhevsky等人在2012年提出了AlexNet[2], 并应用在大尺寸图片数据集ImageNet上，获得了2012年ImageNet比赛冠军(ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge，ILSVRC）。
  • VGG：Simonyan和Zisserman于2014年提出了VGG网络结构[3]，是当前最流行的卷积神经网络之一，由于其结构简单、应用性极强而深受广大研究者欢迎。
  • GoogLeNet：Christian Szegedy等人在2014提出了GoogLeNet[4]，并取得了2014年ImageNet比赛冠军。
  • ResNet：Kaiming He等人在2015年提出了ResNet[5]，通过引入残差模块加深网络层数，在ImagNet数据集上的错误率降低到3.6%，超越了人眼识别水平。ResNet的设计思想深刻地影响了后来的深度神经网络的设计。
  • SSD
  • FasterCNN FasterRCNN 以及YOLO系列 ……

主要神经网络的详细介绍

LeNet

LeNet是最早的卷积神经网络之一[1]。1998年，Yann LeCun第一次将LeNet卷积神经网络应用到图像分类上，在手写数字识别任务中取得了巨大成功。LeNet通过连续使用卷积和池化层的组合提取图像特征，其架构如 图1 所示，这里展示的是作者论文中的LeNet-5模型：

深度学习——基础神经网络原理_卷积核

  • 第一模块：包含5×5的6通道卷积和2×2的池化。卷积提取图像中包含的特征模式（激活函数使用Sigmoid），图像尺寸从32减小到28。经过池化层可以降低输出特征图对空间位置的敏感性，图像尺寸减到14。
  • 第二模块：和第一模块尺寸相同，通道数由6增加为16。卷积操作使图像尺寸减小到10，经过池化后变成5。
  • 第三模块：包含5×5的120通道卷积。卷积之后的图像尺寸减小到1，但是通道数增加为120。将经过第3次卷积提取到的特征图输入到全连接层。第一个全连接层的输出神经元的个数是64，第二个全连接层的输出神经元个数是分类标签的类别数，对于手写数字识别的类别数是10。然后使用Softmax激活函数即可计算出每个类别的预测概率。

深度学习——基础神经网络原理_卷积核_02

神经网络并没有在计算机视觉领域取得很好的结果，反而一度被其它算法所超越。原因主要有两方面，一是神经网络的计算比较复杂，对当时计算机的算力来说，训练神经网络是件非常耗时的事情；另一方面，当时还没有专门针对神经网络做算法和训练技巧的优化，神经网络的收敛是件非常困难的事情。(什么是神经网络的收敛？怎么样的做到收敛的？)

AlexNet

随着技术的进步和发展，计算机的算力越来越强大，尤其是在GPU并行计算能力的推动下，复杂神经网络的计算也变得更加容易实施。另一方面，互联网上涌现出越来越多的数据，极大的丰富了数据库。同时也有越来越多的研究人员开始专门针对神经网络做算法和模型的优化，Alex Krizhevsky等人提出的AlexNet以很大优势获得了2012年ImageNet比赛的冠军。这一成果极大的激发了产业界对神经网络的兴趣，开创了使用深度神经网络解决图像问题的途径，随后也在这一领域涌现出越来越多的优秀成果。

AlexNet与LeNet相比，具有更深的网络结构，包含5层卷积和3层全连接，（这个是什么方面的优化呢？）同时使用了如下三种方法改进模型的训练过程：（这个是指的的训练过程的优化。）

  • 数据增广：深度学习中常用的一种处理方式，通过对训练随机加一些变化，比如平移、缩放、裁剪、旋转、翻转或者增减亮度等，产生一系列跟原始图片相似但又不完全相同的样本，从而扩大训练数据集。通过这种方式，可以随机改变训练样本，避免模型过度依赖于某些属性，能从一定程度上抑制过拟合。*（这个怎么样解释呢？）
  • 使用Dropout抑制过拟合。（为什么呢？数学上是怎么解释呢？）
  • 使用ReLU激活函数减少梯度消失现象。（为什么呢？数学上是怎么解释的呢？）

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VGG

VGG是当前最流行的CNN模型之一，2014年由Simonyan和Zisserman提出，其命名来源于论文作者所在的实验室Visual Geometry Group。AlexNet模型通过构造多层网络，取得了较好的效果，但是并没有给出深度神经网络设计的方向。VGG通过使用一系列大小为3x3的小尺寸卷积核和池化层构造深度卷积神经网络，并取得了较好的效果。VGG模型因为结构简单、应用性极强而广受研究者欢迎，尤其是它的网络结构设计方法，为构建深度神经网络提供了方向。

图3 是VGG-16的网络结构示意图，有13层卷积和3层全连接层。VGG网络的设计严格使用3×3的卷积层和池化层来提取特征，并在网络的最后面使用三层全连接层，将最后一层全连接层的输出作为分类的预测。 在VGG中每层卷积将使用ReLU作为激活函数，在全连接层之后添加dropout来抑制过拟合。使用小的卷积核能够有效地减少参数的个数，使得训练和测试变得更加有效。比如使用两层3×3可以得到感受野为5的特征图，而比使用5×5的卷积层需要更少的参数。由于卷积核比较小，可以堆叠更多的卷积层，加深网络的深度，这对于图像分类任务来说是有利的。VGG模型的成功证明了增加网络的深度，可以更好的学习图像中的特征模式。

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VGG 在数学上面是怎么解释的呢？为什么的是需要这样做？

GoogLeNet

GoogLeNet是2014年ImageNet比赛的冠军，它的主要特点是网络不仅有深度，还在横向上具有“宽度”。由于图像信息在空间尺寸上的巨大差异，如何选择合适的卷积核来提取特征就显得比较困难了。空间分布范围更广的图像信息适合用较大的卷积核来提取其特征；而空间分布范围较小的图像信息则适合用较小的卷积核来提取其特征。（为什么出现这样问题的？怎么样的想到数学的解决的方法的？GoogleNet是怎么样解决的这个问题？从数学的逻辑上来看是怎么解释的？）为了解决这个问题，GoogLeNet提出了一种被称为Inception模块的方案。如 图4 所示：

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图4(a)是Inception模块的设计思想，使用3个不同大小的卷积核对输入图片进行卷积操作，并附加最大池化，将这4个操作的输出沿着通道这一维度进行拼接，构成的输出特征图将会包含经过不同大小的卷积核提取出来的特征，从而达到捕捉不同尺度信息的效果。Inception模块采用多通路(multi-path)的设计形式，每个支路使用不同大小的卷积核，最终输出特征图的通道数是每个支路输出通道数的总和，这将会导致输出通道数变得很大，尤其是使用多个Inception模块串联操作的时候，模型参数量会变得非常大。为了减小参数量，Inception模块使用了图(b)中的设计方式，在每个3x3和5x5的卷积层之前，增加1x1的卷积层来控制输出通道数；在最大池化层后面增加1x1卷积层减小输出通道数。基于这一设计思想，形成了上图(b)中所示的结构。下面这段程序是Inception块的具体实现方式，可以对照图(b)和代码一起阅读。

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说明： 在原作者的论文中添加了图中所示的softmax1和softmax2两个辅助分类器，如下图所示，训练时将三个分类器的损失函数进行加权求和，以缓解梯度消失现象。

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ResNet

ResNet是2015年ImageNet比赛的冠军，将识别错误率降低到了3.6%，这个结果甚至超出了正常人眼识别的精度。

通过前面几个经典模型学习，我们可以发现随着深度学习的不断发展，模型的层数越来越多，网络结构也越来越复杂。那么是否加深网络结构，就一定会得到更好的效果呢？从理论上来说，假设新增加的层都是恒等映射，只要原有的层学出跟原模型一样的参数，那么深模型结构就能达到原模型结构的效果。换句话说，原模型的解只是新模型的解的子空间，在新模型解的空间里应该能找到比原模型解对应的子空间更好的结果。但是实践表明，增加网络的层数之后，训练误差往往不降反升。

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 图6(b)的结构是残差网络的基础，这种结构也叫做残差块（Residual block）。输入x通过跨层连接，能更快的向前传播数据，或者向后传播梯度。通俗的比喻，在火热的电视节目《王牌对王牌》上有一个“传声筒”的游戏，排在队首的嘉宾把看到的影视片段表演给后面一个嘉宾看，经过四五个嘉宾后，最后一个嘉宾如果能表演出更多原剧的内容，就能取得高分。我们常常会发现刚开始的嘉宾往往表演出最多的信息（类似于Loss），而随着表演的传递，有效的表演信息越来越少（类似于梯度弥散）。如果每个嘉宾都能看到原始的影视片段，那么相信传声筒的效果会好很多。类似的，由于ResNet每层都存在直连的旁路，相当于每一层都和最终的损失有“直接对话”的机会，自然可以更好的解决梯度弥散的问题。残差块的具体设计方案如 图7 所示，这种设计方案也常称作瓶颈结构（BottleNeck）。1*1的卷积核可以非常方便的调整中间层的通道数，在进入3*3的卷积层之前减少通道数（256->64），经过该卷积层后再恢复通道数(64->256)，可以显著减少网络的参数量。这个结构（256->64->256）像一个中间细，两头粗的瓶颈，所以被称为“BottleNeck”。下图表示出了ResNet-50的结构，一共包含49层卷积和1层全连接，所以被称为ResNet-50。

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参考文献

[1] Yann LeCun, Léon Bottou, Yoshua Bengio, and Patrick Haffner. Gradient-based learn- ing applied to document recognition. Proc. of the IEEE, 86(11):2278–2324, 1998

[2] Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Geoffrey E. Hinton. Imagenet classification with deep convolutional neural networks. In Advances in Neural Information Processing Systems, pages 1097–1105, 2012.

[3] Karen Simonyan and Andrew Zisserman. Very deep convolutional networks for large-scale image recognition. arXiv preprint arXiv:1409.1556, 2014b.

[4]Christian Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre Sermanet, Scott Reed, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Vincent Vanhoucke, and Andrew Rabinovich. Going deeper with convolu- tions. In Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pages 1–9, 2015.

[5] Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun. Deep residual learning for im- age recognition. In Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pages 770–778, 2016a.