入門深度學習必知的知識點：視覺的深度學習與網路

已經很久沒有更新內容了，今天抽空來給大家分享一些關於計算機視覺領域的一個重點，那就是 「深度學習」，接下來就來詳細聊聊深度學習（為什麼要深度學習特徵？？？），然後來說說深度網路的搭建，最後讓我們自己用手 DIY 屬於自己的網路，現在就開始 ing......（文中的鏈接可點擊文末的閱讀全文抵達）

介紹

一說起 「深度學習」，大家有想過為什麼要去搭建複雜網路，去學習更高級的特徵呢？其實很簡單，因為趨勢是朝著類腦那個大方向，現在類腦工作已經得到很多研究員的關注。

類腦計算實際上存在兩個技術層面：第 1 層面是 「走出諾依曼框架」，主要屬於人工神經網路的大範疇；第 2 層面是 「基於神經科學的計算機演算法」，試圖超越人工神經網路框架和擺脫權值計算模型，實現對生物腦的高逼真性模擬。所以歐盟都已經聯合開始研究人腦，都成立一個叫 「人類腦計劃」，美國也開始關注類腦。所以類腦計算這個方向是前途無量的。

第 1 類

主要有歐盟的 「人類腦計劃」 和美國的 「BRAINs」 計劃，雖然技術路徑不同，但都是從生物腦的微觀層面的實驗數據和知識入手，通過逐漸整合，向上尋找中觀和宏觀層面上的數量關係規律，最終建立起整體的腦理論模型。

該類方法的特點是 「自下而上」，一場大規模的微觀海量的數據和碎片化的實驗知識的 「拼圖工程」。首先發展高尖端技術工具，以實現對腦的微觀的結構和功能的全面測量和記錄；然後建立起全腦微觀資料庫；在此基礎上，逐漸向大規模的腦計算模型上發展，並試圖形成對腦活動、腦病變和腦智能的機制性解讀的整體理論；最後形成比較成熟的類腦計算技術和類腦人工智慧。這種研究屬於長周期的大科學或大工程，需要動員大量人力物力和財力。

第 2 類

研究方法的特點是 「自上而下」。直接將研究重心放在一個 「好的」 腦理論的建造上，然後向下導出神經元模型和神經元群體網路模型；之後測試和檢驗模型與微觀神經知識和數據之間的契合度。這種研究的關鍵在於怎樣找到正確的理論入手點，這一步不是單純的建模方法問題，也不是一般的學科性理論問題，而是若干個重要學科的理論進程中的匯合點上的再綜合，屬於科學大周期性的結晶過程。這種研究屬於長周期和 「形而上」 的小科學。目前，採用第 2 類方法的主要有美國 Numenta 公司和中國的神經深構造運算與腦計 算 機 實 驗 室（Neural Deep Structure Computing & MindComputer Lab，Mindputer Lab），兩個實驗室技術路徑雖異，但總體方法都是先從全腦角度來建立理論框架，然後將理論逐漸地向下細化，導出中觀和微觀的計算模型，之後再檢驗與微觀層面的實驗數據和知識的互恰性。

各有利弊

兩類研究方法各有利弊，第 1 類方法就像在萬米懸崖峭壁貼身攀岩，向上的每一步很費時且充滿未知。因為，從海量的數據中去試圖進行全腦網路的微觀拼圖，是一個大隨機性的事件，即使有超級計算機或其他先進微觀技術的幫助，歐美兩個腦項目的 10 年計劃時間是遠遠不夠的。而第 2 類方法更像是空中傘降，難點在降落傘上，只要降落傘做得好，則向下定點降落的時間和複雜度比攀岩小的多。科學史已經證明，一個好的理論是大大削減科學探險隨機性風險的銳利刀具。

有點說偏了，今天我們主要來說說深度學習這些事！

為什麼要深度學習?

先來一個簡單的例子：

這都是底層特徵的可視化，說明底層特徵也只能學習一些基礎的紋理等特徵，但是如果達到人腦的視覺感知，就必須要學習更高級的高層語義特徵。所以才會出現更深更複雜的網路，可以理解為挖掘更高層的語義特徵來進行目標的表示。如下：

什麼才是深度學習？

一般會有：1）組合模型；2）端到端的學習（End-to-End）。

學習

從具體 ------------------------> 抽象

1）組合模型

猶如上面的流程圖，充分說明了模型的組合學習。

2）End-to-End

下面兩個鏈接是前期推送的內容，充分表明了網路的端到端學習過程。

深度學習 --- 反向傳播的具體案例

神經網路介紹—利用反向傳播演算法的模式學習

接下來參考了 「slide credit Marc』aurelio Ranzato,CVPR 『14 tutorial」

下面這個鏈接也詳細介紹了 CNN 的演變與改進：

深度網路的 「從古至今」 的蛻變

框架

深度學習發展迅速，隨之不同的框架也大量湧現出來。

Torch7

NYU

scientific computing framework in Lua

supported by Facebook

Theano/Pylearn2

U. Montreal

scientific computing framework in Python

symbolic computation and automatic differentiation

Cuda-Convnet2

Alex Krizhevsky

Very fast on state-of-the-art GPUs with Multi-GPU parallelism

C++ / CUDA library

TF（大家很熟悉了，不詳細介紹）

等等。

因為我入門到現在一直用Caffe，所以今天節詳細說說這個框架。

原因（參考）：

Expression: models + optimizations are plaintext schemas, not code.

Speed: for state-of-the-art models and massive data.

Modularity: to extend to new tasks and settings.

Openness: common code and reference models for reproducibility.

Community: joint discussion and development through BSD-2 licensing.

Pure C++ / CUDA architecture for deep learning

Command line, Python, MATLAB interfaces

Fast, well-tested code

Tools, reference models, demos, and recipes

Seamless switch between CPU and GPU

網路（Net）

一個網路是由一組不同層連接而成：

name: "dummy-net"

layers

layers

layers

… more layers …

layers

LeNet：

層（Layer）

name: "conv1"

type: CONVOLUTION

bottom: "data"

top: "conv1"

convolution_param {

num_output: 20

kernel_size: 5

stride: 1

weight_filler {

type: "xavier"

}

}

Protobuf

網路（Net）和層（Layer）就是通過Protobuf來定義的。

Blob

Caffe 源碼 ---Blob 基本使用

Solving：訓練一個網路

如果你需要 GPU 訓練：

caffe train -solver lenet_solver.prototxt -gpu 0

最後舉一些流行的例子，有興趣的朋友可以自己動手去 DIY。

一些例子

目標檢測

R-CNN: Regions with Convolutional Neural Networks

http://nbviewer.ipython.org/github/BVLC/caffe/blob/master/examples/detection.ipynb

Full R-CNN scripts available athttps://github.com/rbgirshick/rcnn

視覺風格識別

場景識別

微調（Fine-tuning）

輸入：不同的源文件；

最後一層：不同的分類器。

如何成為一名成功的 「煉丹師」——DL 訓練技巧

今天就到這裡，希望可以給需要的朋友一帶來一些幫助，謝謝！

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