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我们可以简单的将深度神经网络的模块，分成以下的三个部分，即深度神经网络上游的基于生成器的 输入模块，深度神经网络本身，以及深度神经网络下游基于批量梯度下降算法的 凸优化模块：
- 批量输入模块
- 各种深度学习零件搭建的深度神经网络
- 凸优化模块
其中，搭建深度神经网络的零件又可以分成以下类别：
各种深度学习零件搭建的深度神经网络
需要强调一下，这些层与之前一样，都 同时包括了正向传播、反向传播两条通路。我们这里只介绍比较好理解的正向传播过程，基于其导数的反向过程同样也是存在的，其代码已经包括在 Tensorflow 的框架中对应的模块里，可以直接使用。
接下来的部分，我们将首先介绍这些深度神经网络的零件，然后再分别介绍上游的批量输入模块，以及下游的凸优化模块。
1. 深度神经网络的基本零件
1.1 常用层：
1.1.1. Dense
Dense 层，就是我们上一篇文章里提到的 Linear 层，即 y=wx+b ，计算乘法以及加法。
1.1.2. Activation
Activation 层在我们上一篇文章中，同样出现过，即 Tanh层以及Sigmoid层，他们都是 Activation 层的一种。当然 Activation 不止有这两种形式，比如有：
这其中 relu 层可能是深度学习时代最重要的一种激发函数，在2011年首次被提出。由公式可见，relu 相比早期的 tanh 与 sigmoid函数， relu 有两个重要的特点，其一是在较小处都是0（sigmoid,relu）或者-5(tanh)，但是较大值relu函数没有取值上限。其次是relu层在0除不可导，是一个非线性的函数：
即 y=x*(x>0)
对其求导，其结果是：
1.1.3. Dropout
Dropout 层，指的是在训练过程中，每次更新参数时将会随机断开一定百分比（rate）的输入神经元，这种方式可以用于防止过拟合。
1.1.4. Flatten
Flatten 层，指的是将高维的张量（Tensor, 如二维的矩阵、三维的3D矩阵等）变成一个一维张量（向量）。Flatten 层通常位于连接深度神经网络的 卷积层部分 以及 全连接层部分。
1.2 卷积层
提到卷积层，就必须讲一下卷积神经网络。我们在第一讲的最后部分提高深度学习模型预测的准确性部分，提了一句 “使用更复杂的深度学习网络，在图片中挖出数以百万计的特征”。这种“更复杂的神经网络”，指的就是卷积神经网络。卷积神经网络相比之前基于 Dense 层建立的神经网络，有所区别之处在于，卷积神经网络可以使用更少的参数，对局部特征有更好的理解。
1.2.1. Conv2D
我们这里以2D 的卷积神经网络为例，来逐一介绍卷积神经网络中的重要函数。比如我们使用一个形状如下的卷积核:
1 | 0 | 1 |
0 | 1 | 0 |
1 | 0 | 1 |
扫描这样一个二维矩阵，比如一张图片：
1 | 1 | 1 | 0 | 0 |
0 | 1 | 1 | 1 | 0 |
0 | 0 | 1 | 1 | 1 |
0 | 0 | 1 | 1 | 0 |
0 | 1 | 1 | 0 | 0 |
其过程与结果会是这样：
当然，这里很重要的一点，就是正如我们上一讲提到的， Linear 函数的 w, b两个参数都是变量，会在不断的训练中，不断学习更新。卷积神经网络中，卷积核其实也是一个变量。这里的
1 | 0 | 1 |
0 | 1 | 0 |
1 | 0 | 1 |
可能只是初始值，也可能是某一次迭代时选用的值。随着模型的不断训练，将会不断的更新成其他值，结果也将会是一个不规则的形状。清楚了其原理，卷积神经网络还需要再理解几个输入参数：
Conv2D(filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid', )
其中：
-
filters 指的是输出的卷积层的层数。如上面的动图，只输出了一个卷积层，filters = 1，而实际运用过程中，一次会输出很多卷积层。 -
kernel_size 指的是卷积层的大小，是一个 二维数组，分别代表卷积层有几行、几列。 -
strides 指的是卷积核在输入层扫描时，在 x,y 两个方向，每间隔多长扫执行一次扫描。 -
padding 这里指的是是否扫描边缘。如果是 valid，则仅仅扫描已知的矩阵，即忽略边缘。而如果是 same，则将根据情况在边缘补上0，并且扫描边缘，使得输出的大小等于 input_size / strides。
1.2.2. Cropping2D
这里 Cropping2D 就比较好理解了，就是特地选取输入图像的某一个固定的小部分。比如车载摄像头检测路面的马路线时，摄像头上半部分拍到的天空就可以被 Cropping2D函数直接切掉忽略不计。
1.2.3. ZeroPadding2D
1.2.1部分提到输入参数时，提到 padding参数如果是same，扫描图像边缘时会补上0，确保输出数量等于 input / strides。这里 ZeroPadding2D 的作用，就是在图像外层边缘补上几层0。如下图，就是对原本 32x32x3 的图片进行 ZeroPadding2D(padding=(2, 2)) 操作后的结果：
1.3. 池化层
1.3.1. MaxPooling2D
可能大家在上一部分会意识到一点，就是通过与一个相同的、大小为11x11的卷积核做卷积操作，每次移动步长为1，则相邻的结果会非常接近，正是由于结果接近，有很多信息是冗余的。
因此，MaxPooling 就是一种减少模型冗余程度的方法。以 2x 2 MaxPooling 为例。图中如果是一个 4x4 的输入矩阵，则这个 4x4 的矩阵，会被分割成由两行、两列组成的 2x2 子矩阵，然后每个 2x2 子矩阵取一个最大值作为代表，由此得到一个两行、两列的结果：
1.3.2. AveragePooling2D
AveragePooling 与 MaxPooling 类似，不同的是一个取最大值，一个是平均值。如果上图的 MaxPooling 换成 AveragePooling2D，结果会是：
3.25 | 5.25 | |
2 | 2 |
1.4. 正则化层
除了之前提到的 Dropout 策略，以及用 GlobalAveragePooling取代全连接层的策略，还有一种方法可以降低网络的过拟合，就是正则化，这里着重介绍下 BatchNormalization。
1.4.1. BatchNormalization
BatchNormalization 确实适合降低过拟合，但他提出的本意，是为了加速神经网络训练的收敛速度。比如我们进行最优值搜索时，我们不清楚最优值位于哪里，可能是上千、上万，也可能是个负数。这种不确定性，会造成搜索时间的浪费。
BatchNormalization就是一种将需要进行最优值搜索数据，转换成标准正态分布，这样optimizer就可以加速优化：
输入：一批input 数据: B
期望输出： β，γ
2. 深度神经网络的上下游结构
深度神经网络的参数大小动辄几十M、上百M，如何合理训练这些参数是个大问题。这就需要在这个网络的上下游，合理处理这个问题。
海量参数背后的意义是，深度神经网络可以获取海量的特征。第一讲中提到过，深度学习是脱胎于传统机器学习的，两者之间的区别，就是深度学习可以在图像处理中，自动进行特征工程，如我们第一讲所言：
想让计算机帮忙挖掘、标注这些更多的特征，这就离不开 更优化的模型 了。事实上，这几年深度学习领域的新进展，就是以这个想法为基础产生的。我们可以使用更复杂的深度学习网络，在图片中挖出数以百万计的特征。
这时候，问题也就来了。机器学习过程中，是需要一个输入文件的。这个输入文件的行、列，分别指代样本名称以及特征名称。如果是进行百万张图片的分类，每个图片都有数以百万计的特征，我们将拿到一个 百万样本 x 百万特征 的巨型矩阵。传统的机器学习方法拿到这个矩阵时，受限于计算机内存大小的限制，通常是无从下手的。也就是说，传统机器学习方法，除了在多数情况下不会自动产生这么多的特征以外，模型的训练也会是一个大问题。
深度学习算法为了实现对这一量级数据的计算，做了以下算法以及工程方面的创新：
- 将全部所有数据按照样本拆分成若干批次，每个批次大小通常在十几个到100多个样本之间。（详见下文 输入模块）
- 将产生的批次逐一参与训练，更新参数。（详见下文 凸优化模块）
- 使用 GPU 等计算卡代替 CPU，加速并行计算速度。
这就有点《愚公移山》的意思了。我们可以把训练深度神经网络的训练任务，想象成是搬走一座大山。成语故事中，愚公的办法是既然没有办法直接把山搬走，那就子子孙孙，每人每天搬几筐土走，山就会越来越矮，总有一天可以搬完——这种任务分解方式就如同深度学习算法的分批训练方式。同时，随着科技进步，可能搬着搬着就用翻斗车甚至是高达来代替背筐，就相当于是用 GPU 等高并行计算卡代替了 CPU。
于是，我们这里将主要提到的上游输入模块，以及下游凸优化模块，实际上就是在说如何使用愚公移山的策略，用 少量多次 的方法，去“搬”深度神经网络背后大规模计算量这座大山。
2.2. 输入模块
这一部分实际是在说，当我们有成千上万的图片，存在硬盘中时，如何实现一个函数，每调用一次，就会读取指定张数的图片(以n=32为例)，将其转化成矩阵，返回输出。
有 Python 基础的人可能意识到了，这里可能是使用了 Python 的 生成器 特性。其具体作用如廖雪峰博客所言：
创建一个包含100万个元素的 list，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。 所以，如果 list 元素可以按照某种算法推算出来，那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢？这样就不必创建完整的list，从而节省大量的空间。在Python中，这种一边循环一边计算的机制，称为生成器：generator。
其关键的写法，是把传统函数的 return 换成 yield：
next(generator)
即可一次返回 32 张图像以及对应的标注信息。
当然，keras 同样提供了这一模块，ImageDataGenerator，并且还是加强版，可以对图片进行 增强处理（data argument）（如旋转、反转、白化、截取等）。图片的增强处理在样本数量不多时增加样本量——因为如果图中是一只猫，旋转、反转、颜色调整之后，这张图片可能会不太相同，但它仍然是一只猫。
datagen = ImageDataGenerator(
featurewise_center=False,
samplewise_center=False,
featurewise_std_normalization=False,
samplewise_std_normalization=False,
zca_whitening=False,
width_shift_range=0.1,
height_shift_range=0.1,
horizontal_flip=True,
vertical_flip=False)
# compute quantities required for featurewise normalization
datagen.fit(X_train)
2.3 凸优化模块
这一部分谈的是，如何使用基于批量梯度下降算法的凸优化模块，优化模型参数。
前面提到，深度学习的“梯度下降”计算，可以理解成搬走一座大山，而“批量梯度下降”，则是一群人拿着土筐，一点一点把山上的土给搬下山。那么这一点具体应该如何实现呢？其实在第二讲，我们就实现了一个随机批量梯度下降(Stochastic gradient descent, SGD)，这里再回顾一下：
当然，SGD 其实并不是一个很好的方法，有很多改进版本，可以用下面这张gif图概况：
Keras 里，可以直接使用 SGD, Adagrad, Adadelta, RMSProp 以及 Adam 等模块。其实在优化过程中，直接使用 Adam 默认参数，基本就可以得到最优的结果：
from keras.optimizers import Adam
adam = Adam()model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer=adam,
metrics=['accuracy'])
3. 实战项目——CIFAR-10 图像分类
最后我们用一个keras 中的示例，
本文源码地址：
关注微信公众号datayx 然后回复“图像分类”即可获取。
首先做一些前期准备：
核心部分，用各种零件搭建深度神经网络：
datagen = ImageDataGenerator(
featurewise_center=False,
samplewise_center=False,
featurewise_std_normalization=False,
samplewise_std_normalization=False,
zca_whitening=False,
rotation_range=0,
width_shift_range=0.1,
height_shift_range=0.1,
horizontal_flip=True,
vertical_flip=False)datagen.fit(X_train)
核心部分，用各种零件搭建深度神经网络：
下游部分，使用凸优化模块：
adam = Adam(lr=0.0001)model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer=adam,
metrics=['accuracy'])
最后，开始训练模型，并且评估模型准确性：
以上代码本人使用 Pascal TitanX 执行，50个 epoch 中，每个 epoch 用时 12s 左右，总计用时在十五分钟以内，约25 epoch 后，验证集的准确率数会逐步收敛在0.8左右。
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