20180813视频笔记 深度学习基础上篇（1）之必备基础知识点 深度学习基础上篇（2）神经网络模型视频笔记：深度学习基础上篇（3）神经网络案例实战 和 深度学习基础下篇

深度学习基础上篇（3）神经网络案例实战

https://www.bilibili.com/video/av27935126/?p=1

第一课:开发环境的配置

Anaconda的安装

库的安装

Windows下TensorFlow的安装

Jupyternotebook 可视化方便，但不能debug

第二课：IDE的使用

PyCharm

Eclipce的下载安装环境配置

第三课：一个简单的神经网络的代码实现

使用jupyternotebook演示敲代码的过程

例子：只有一个隐藏层的神经网络

不懂：

1.正常传播和反向传播的计算 ，为什么反向计算是x*(1-x)

2.反向：传播时，delta 和 error计算时表示的意义。

第四课：对比一下神将网络和softmax区别(说明神经网络的强大)

Softmax分类器的表现：

将一个平面线性（直线）分类为3个区域

神经网络的表现：可以表现出非线性（曲线）分类

容易过拟合，体现在训练时表现很好，测试时就表现不理想了。

少量的异常点将严重影响，导致过拟合。

第五课：图片分类，多分类问题

5000张训练图片，用来找到最好的w和b的值；

500张测试图片

十种分类，用softmax分类函数解决多分类问题。

视频老师的QQ:474241623

还有第六课课也没有看完

2018年8月12日星期日

深度学习基础下篇

https://www.bilibili.com/video/av28005781?p=2

第一课：卷积神经网络的应用

分类

推荐（像是图片推荐）

检测（在哪里，是什么）

语义分割（图像分割）

自动驾驶

人脸检测（找关键点）

人的姿势判断，找人的关节

医学疾病识别

汉字识别

路标识别

读图片内容 语义

图片合成（CVPR） app是Prisma

(内容加风格 产生新的图片)

第二课：卷积神经网络

复习神经网络的概念：

全连接层

激活函数

反向传播 loss值 w2 w1 w0

梯度计算  梯度的反向传播

第三课：卷积神经网络（激活之前需要卷积，激活之后需要池化）

组成：

input输入层

conv卷积层（增加了）

Relu激活函数

pool池化层（增加了） 西瓜书称之为 采样层

FC全连接层

什么是卷积？特征提取的过程

Filter 过滤器/核函数:提取特征（视频老师称filter为提取特征的 小助手）

卷积操作的作用：用来提取特征；卷积次数少时提取的特征称为低微特征，多次之后就称为高维特征（一种说法）

对图像的相同区域提取多次不同的特征，得到多个特征图，作为一次卷积的结果。

卷积的计算过程，图片是一个三维的数据，一张原始图分解成有RGB的三张图，卷积计算的过程中每张图之间是单独处理的；图片中的像素点就是输入x;

感受野（每次处理的一小块区域）

卷积之后图片的大小

感受野是一个小区域。

特征图的大小计算公式（需要其保持不变）：(w-f)/s +1

w：原始图片的宽度

f:感受野的宽度

S:感受野右移的步长

第四课：特征图的生成过程，pad的设置和使用

增加pad（在原始图片周围增加一圈或者多圈0值，相当于增加原始图片的宽度和高度），保证多次卷积之后，特征图的大小保持不变。

注意：设置的感受野大小和步长必须合理，即使计算公式结果是整数；

通常的取值：感受野的大小 周围0圈的大小对应关系

F=3时，pad=1

F=5时，pad=2

F=7时，pad=3

卷积中的参数共享原则：提取每一层特征图时的权重w和b都是相同的。w的个数是感受野中点的个数*3（RGB三层都需要设置权重w）*特征图的层数；

一次卷积操作时，会将RGB三层原始图片，转成多层特征图。对于同一个感受野，不同的RGB层和不同的特征层，对应不同的权重；但对同一个感受野，不同的RGB使用相同的b,不同的特征图使用不同的b;

目的是减少参数w和b的数量，如果每一个感受野计算的每一个特征成参数全部不相同的话，参数太多，计算难度急剧增加，且容易过拟合。

第五课：池化层

卷积层不改变图片的大小；改变图片的深度（将RGB3层，转正多层特征层）

池化层改变图片的大小；不改变图片的深度；

例如：

maxpooling：提取其中最大那个特征作为新的特征（通常是将4个中提取一个最大的）。

Avgpooling:(提取平均的特征值)，基本会使用这种方法了。

整体的神经网络过程通常是：

多次循环conv  relu  conv  relu  pool之后再全连接处理

第六课：case study  论文举例讲解 卷积 池化 全连接

AlexNet     Krizheskuu et al.2012

感受野大小：11*11  5*5

池化的大小：

VGGNet     Simonyan and Zisserman,2014

感受野大小：3*3 更小提取的特征更加细腻

池化的大小：2*2中提取一个

深度残差网络（深度学习的趋势，他的层数越多，效果越好，计算量却不会明显增加） 可以达到120层

全连接层的参数远多于前面卷积时的参数。池化使不使用参数的。

第七章：卷积神经网络 应用实例

分类和定位（classification and location ）

应用在：

对图片分类

对图片中的对象分类并定位

目标检测（detection） faster CNN

分割

用回归来定位，通过不断找到更加合适的区域（方框）来定位；

实现分类和定位的过程：

最后是两个全连接层， 用来分类、回归定位

步骤1：训练一个分类模型（alexNet, VGG , GoogleNet）

参数初始化：第一种是高斯初始化，自己训练，通常很慢；第二种是fine tune 直接使用别人训练好的参数，只需要改变最后的全连接层的参数。

步骤2：更具自己的实际需求更改全连接层。

步骤3：训练，使用SGD随机梯度下降 和L2 loss值的计算（如使用欧式距离）来评估训练效果。

步骤4：测试，同时得到分类和定位。

回归模块添加在哪里？卷积层之后还是全连接层之后，效果通常差别较大，试了才知道效果。

应用在人体关键点检测 pose estimation

概念：滑动窗口Sliding window 。特点：思路简单，计算量大

取不同的scale 大小变换，进行滑动窗口测试。因为在不同图中的大小会不同，所以需要使用不容的窗口大小来滑动。

不同的卷积神经网络在imageNet 中的表现：

AlexNet2012  <  overFeat 2013  <  VGG  <  resNet(2015深度残差网络)（有一个经典的例子是134和152层）

第八章：物体检测

RCNN

Region proposals 区域建议， RCNN的处理方法是一张图提取2K个框再处理。

实现的方法：Selective serach，将相邻的相似的区域归为一种，最后就将一张图分割层多个对象。

RCNN 2014是 物体检测的开篇之作

套用RCNN的步骤：

步骤1：fine tune ，使用别人的卷积参数

步骤2：更改最后的全连接层（改成我们自己要的分类数量，改成20个分类）

步骤3：卷积提取特征，将池化处理后的数据存储在磁盘上，

步骤4：从磁盘上提取特征，再使用分类方法。使用SVM分类20个种类。

步骤5：从磁盘上提取特征，再使用回归定位。

数据集：data set

RCNN 的缺点：

测试时间慢

特征先存储后提取来分类和定位

Fast R-CNN 改进：1.卷积共享 2.将所有操作整合在一起（end to end），使用两个全连接层，分别在实现分类和定位(集成在了神经网络中，CNN是分成两段实现的)；

测试一张图片需要2.3秒。

Fater RCNN  https://www.bilibili.com/video/av28005781/?p=8

将分类的特征框提取Selective serach改进

Fast cnn 是将Selective serach和卷积网络 单独处理

Faster cnn 将特征提取Region proposals和卷积集成在一起，之后再分类处理，更快。

Faster RCNN : region Proposal network 在CNN之后，利用卷积层数据提取候区域。 将每一个框变换成9种不同大小的框来处理。

 

 

第九课：技巧：设计神经网络的技巧，注意事项

2018年8月13日星期一

感受野大小的变化

连续的多次卷积之后，图层的大小不会改变，但是每一个像素点能表示的原始图片的信息更多。

得到一个7*7的感受野的方法（一个点表示原始图像的49个像素点）

第一种模型：直接卷积一次，用7*7的感受野（卷积一次），7*7=49个参数

第二种模型：用三次3*3的卷积（连续卷积3次），3*3*3=27个参数

第二种模型的优势：参数更少，非线性更强（3个激活函数ReLU）

深度残差网络：先1*1卷积，再3*3，再1*1。

Pooling之后图片会变小，可能会丢失一些信息，通常会通过增加pool之后的层数来弥补可能造成的不必要的信息丢失。（常见的的层数翻倍）

第十课：技巧：数据增加，扩展数据

原因：深度学习，数据越多越好；数据越多，模型越不容易过拟合。

图片处理方法：

1. 图片翻转（左右镜像变化）
2. Random crops/scales  图片随机裁剪/大小变换,模拟对面出现遮挡的情况
3. 平移
4. 旋转
5. 拉升
6. 压缩
7. ……

图片处理是将多种方法混合处理，随机选择做种方法，随机选择多种具体的处理参数（如左右平移的距离大小，旋转角度）

第十一课：技巧：transfer learning

目的/原因：节约大量训练时间，别人通常都是训练一两天的到的;

模型：数据量不够时。使用公认的比较好的模型（要求别人的训练数据集和自己的相识，如人脸识别）来使用，

步长：Transfer learning 时，自己只需要微调，步长的设置通常是正常设置时的0.1倍，或者更小，因为只需要在别人的基础上微调参数。

自己的数据越大，借用的模型越匹配越好，只需要Finetune a few layers 更改一点；

数据足够，但模型不相似，就大改别人的模型 finetune a larger number of layers；

模型刚好，但数据不够时，use liner classifter on top layer;

模型在哪里找？

Model zoo

Http://github.com/BVLC/caffe/wiki/model-zoo

 

第十二课：框架 caffe

caffe.berkeleyvision.org