数据挖掘系列（10）——卷积神经网络算法的一个实现(转)
　　从理解卷积神经到实现它，前后花了一个月时间，现在也还有一些地方没有理解透彻，CNN还是有一定难度的，不是看哪个的博客和一两篇论文就明白了，主要还是靠自己去专研，阅读推荐列表在末尾的参考文献。目前实现的CNN在MINIT数据集上效果还不错，但是还有一些bug，因为最近比较忙，先把之前做的总结一下，以后再继续优化。
　　卷积神经网络CNN是Deep Learning的一个重要算法，在很多应用上表现出卓越的效果，中对比多重算法在文档字符识别的效果，结论是CNN优于其他所有的算法。CNN在手写体识别取得最好的效果，将CNN应用在基于人脸的性别识别，效果也非常不错。前段时间我用BP神经网络对手机拍照图片的数字进行识别，效果还算不错，接近98%，但在汉字识别上表现不佳，于是想试试卷积神经网络。
1、CNN的整体网络结构
　　卷积神经网络是在BP神经网络的改进，与BP类似，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置；CNN与标准的BP最大的不同是：CNN中相邻层之间的神经单元并不是全连接，而是部分连接，也就是某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元，而不是像BP那样与所有的神经单元相连接。CNN的有三个重要的思想架构：
局部区域感知
空间或时间上的采样
　　局部区域感知能够发现数据的一些局部特征，比如图片上的一个角，一段弧，这些基本特征是构成动物视觉的基础；而BP中，所有的像素点是一堆混乱的点，相互之间的关系没有被挖掘。
　　CNN中每一层的由多个map组成，每个map由多个神经单元组成，同一个map的所有神经单元共用一个卷积核（即权重），卷积核往往代表一个特征，比如某个卷积和代表一段弧，那么把这个卷积核在整个图片上滚一下，卷积值较大的区域就很有可能是一段弧。注意卷积核其实就是权重，我们并不需要单独去计算一个卷积，而是一个固定大小的权重矩阵去图像上匹配时，这个操作与卷积类似，因此我们称为卷积神经网络，实际上，BP也可以看做一种特殊的卷积神经网络，只是这个卷积核就是某层的所有权重，即感知区域是整个图像。权重共享策略减少了需要训练的参数，使得训练出来的模型的泛华能力更强。
　　采样的目的主要是混淆特征的具体位置，因为某个特征找出来后，它的具体位置已经不重要了，我们只需要这个特征与其他的相对位置，比如一个“8”，当我们得到了上面一个"o"时，我们不需要知道它在图像的具体位置，只需要知道它下面又是一个“o”我们就可以知道是一个'8'了，因为图片中"8"在图片中偏左或者偏右都不影响我们认识它，这种混淆具体位置的策略能对变形和扭曲的图片进行识别。
　　CNN的这三个特点是其对输入数据在空间（主要针对图像数据）上和时间（主要针对时间序列数据，参考）上的扭曲有很强的鲁棒性。CNN一般采用卷积层与采样层交替设置，即一层卷积层接一层采样层，采样层后接一层卷积...这样卷积层提取出特征，再进行组合形成更抽象的特征，最后形成对图片对象的描述特征，CNN后面还可以跟全连接层，全连接层跟BP一样。下面是一个卷积神经网络的示例：
　　卷积神经网络的基本思想是这样，但具体实现有多重版本，我参考了matlab的Deep
Learning的工具箱，这里实现的CNN与其他最大的差别是采样层没有权重和偏置，仅仅只对卷积层进行一个采样过程，这个工具箱的测试数据集是MINIST，每张图像是28*28大小，它实现的是下面这样一个CNN：
2、网络初始化
　　CNN的初始化主要是初始化卷积层和输出层的卷积核（权重）和偏置，里面对卷积核和权重进行随机初始化，而对偏置进行全0初始化。
3、前向传输计算
　　前向计算时，输入层、卷积层、采样层、输出层的计算方式不相同。
输入层：输入层没有输入值，只有一个输出向量，这个向量的大小就是图片的大小，即一个28*28矩阵;
卷积层：卷积层的输入要么来源于输入层，要么来源于采样层，如上图红色部分。卷积层的每一个map都有一个大小相同的卷积核，Toolbox里面是5*5的卷积核。下面是一个示例，为了简单起见，卷积核大小为2*2，上一层的特征map大小为4*4，用这个卷积在图片上滚一遍，得到一个一个(4-2+1)*（4-2+1）=3*3的特征map，卷积核每次移动一步，因此。在Toolbox的实现中，卷积层的一个map与上层的所有map都关联，如上图的S2和C3，即C3共有6*12个卷积核，卷积层的每一个特征map是不同的卷积核在前一层所有map上作卷积并将对应元素累加后加一个偏置，再求sigmod得到的。还有需要注意的是，卷积层的map个数是在网络初始化指定的，而卷积层的map的大小是由卷积核和上一层输入map的大小决定的，假设上一层的map大小是n*n、卷积核的大小是k*k，则该层的map大小是(n-k+1)*(n-k+1)，比如上图的24*24的map大小24=（28-5+1）。斯坦福的更加详细的介绍了卷积特征提取的计算过程。
　　3.3 采样层（subsampling,）：采样层是对上一层map的一个采样处理，这里的采样方式是对上一层map的相邻小区域进行聚合统计，区域大小为scale*scale，有些实现是取小区域的最大值，而ToolBox里面的实现是采用2*2小区域的均值。注意，卷积的计算窗口是有重叠的，而采用的计算窗口没有重叠，ToolBox里面计算采样也是用卷积(conv2(A,K,'valid'))来实现的，卷积核是2*2，每个元素都是1/4，去掉计算得到的卷积结果中有重叠的部分，即：
4、反向传输调整权重
　　反向传输过程是CNN最复杂的地方，虽然从宏观上来看基本思想跟BP一样，都是通过最小化残差来调整权重和偏置，但CNN的网络结构并不像BP那样单一，对不同的结构处理方式不一样，而且因为权重共享，使得计算残差变得很困难，很多论文和文章都进行了详细的讲述，但我发现还是有一些细节没有讲明白，特别是采样层的残差计算，我会在这里详细讲述。
　　4.1输出层的残差
　　和BP一样，CNN的输出层的残差与中间层的残差计算方式不同，输出层的残差是输出值与类标值得误差值，而中间各层的残差来源于下一层的残差的加权和。输出层的残差计算如下：
　　这个公式不做解释，可以查看公式来源，看斯坦福的深度学习教程的解释。
下一层为采样层（subsampling）的卷积层的残差
　　当一个卷积层L的下一层(L+1)为采样层，并假设我们已经计算得到了采样层的残差，现在计算该卷积层的残差。从最上面的网络结构图我们知道，采样层（L+1）的map大小是卷积层L的1/（scale*scale），ToolBox里面，scale取2，但这两层的map个数是一样的，卷积层L的某个map中的4个单元与L+1层对应map的一个单元关联，可以对采样层的残差与一个scale*scale的全1矩阵进行进行扩充，使得采样层的残差的维度与上一层的输出map的维度一致，Toolbox的代码如下，其中d表示残差，a表示输出值：
net.layers{l}.d{j} = net.layers{l}.a{j} .* (1 - net.layers{l}.a{j}) .* expand(net.layers{l + 1}.d{j}, [net.layers{l + 1}.scale net.layers{l + 1}.scale 1])
　　扩展过程：
　　利用卷积计算卷积层的残差：
下一层为卷积层（subsampling）的采样层的残差
　　当某个采样层L的下一层是卷积层(L+1)，并假设我们已经计算出L+1层的残差，现在计算L层的残差。采样层到卷积层直接的连接是有权重和偏置参数的，因此不像卷积层到采样层那样简单。现再假设L层第j个map
Mj与L+1层的M2j关联，按照BP的原理，L层的残差Dj是L+1层残差D2j的加权和，但是这里的困难在于，我们很难理清M2j的那些单元通过哪些权重与Mj的哪些单元关联，Toolbox里面还是采用卷积（稍作变形）巧妙的解决了这个问题，其代码为：
convn(net.layers{l + 1}.d{j}, rot180(net.layers{l + 1}.k{i}{j}), 'full');
rot180表示对矩阵进行180度旋转（可通过行对称交换和列对称交换完成），为什么这里要对卷积核进行旋转，答案是：通过这个旋转，'full'模式下得卷积的正好抓住了前向传输计算上层map单元与卷积和及当期层map的关联关系，需要注意的是matlab的内置函数convn在计算卷积前，会对卷积核进行一次旋转，因此我们之前的所有卷积的计算都对卷积核进行了旋转：
&& convn(a,k,'full')
&　　convn在计算前还会对待卷积矩阵进行0扩展，如果卷积核为k*k，待卷积矩阵为n*n，需要以n*n原矩阵为中心扩展到(n+2(k-1))*(n+2(k-1))，所有上面convn(a,k,'full')的计算过程如下：
实际上convn内部是否旋转对网络训练没有影响，只要内部保持一致（即都要么旋转，要么都不旋转），所有我的卷积实现里面没有对卷积核旋转。如果在convn计算前，先对卷积核旋转180度，然后convn内部又对其旋转180度，相当于卷积核没有变。
　　为了描述清楚对卷积核旋转180与卷积层的残差的卷积所关联的权重与单元，正是前向计算所关联的权重与单元，我们选一个稍微大一点的卷积核，即假设卷积层采用用3*3的卷积核，其上一层采样层的输出map的大小是5*5，那么前向传输由采样层得到卷积层的过程如下：
　　这里我们采用自己实现的convn（即内部不会对卷积核旋转），并假定上面的矩阵A、B下标都从1开始，那么有：
B11 = A11*K11 + A12*K12 + A13*K13 + A21*K21 + A22*K22 + A23*K23 + A31*K31 + A32*K32 + A33*K33
B12 = A12*K11 + A13*K12 + A14*K13 + A22*K21 + A23*K22 + A24*K23 + A32*K31 + A33*K32 + A34*K33
B13 = A13*K11 + A14*K12 + A15*K13 + A23*K21 + A24*K22 + A25*K23 + A33*K31 + A34*K32 + A35*K33
B21 = A21*K11 + A22*K12 + A23*K13 + A31*K21 + A32*K22 + A33*K23 + A41*K31 + A42*K32 + A43*K33
B22 = A22*K11 + A23*K12 + A24*K13 + A32*K21 + A33*K22 + A34*K23 + A42*K31 + A43*K32 + A44*K33
B23 = A23*K11 + A24*K12 + A25*K13 + A33*K21 + A34*K22 + A35*K23 + A43*K31 + A44*K32 + A45*K33
B31 = A31*K11 + A32*K12 + A33*K13 + A41*K21 + A42*K22 + A43*K23 + A51*K31 + A52*K32 + A53*K33
B32 = A32*K11 + A33*K12 + A34*K13 + A42*K21 + A43*K22 + A44*K23 + A52*K31 + A53*K32 + A54*K33
B33 = A33*K11 + A34*K12 + A35*K13 + A43*K21 + A44*K22 + A45*K23 + A53*K31 + A54*K32 + A55*K33
　　我们可以得到B矩阵每个单元与哪些卷积核单元和哪些A矩阵的单元之间有关联：
A11 [K11] [B11]
A12 [K12, K11] [B12, B11]
A13 [K13, K12, K11] [B12, B13, B11]
A14 [K13, K12] [B12, B13]
A15 [K13] [B13]
A21 [K21, K11] [B21, B11]
A22 [K22, K21, K12, K11] [B12, B22, B21, B11]
A23 [K23, K22, K21, K13, K12, K11] [B23, B22, B21, B12, B13, B11]
A24 [K23, K22, K13, K12] [B23, B12, B13, B22]
A25 [K23, K13] [B23, B13]
A31 [K31, K21, K11] [B31, B21, B11]
A32 [K32, K31, K22, K21, K12, K11] [B31, B32, B22, B12, B21, B11]
A33 [K33, K32, K31, K23, K22, K21, K13, K12, K11] [B23, B22, B21, B31, B12, B13, B11, B33, B32]
A34 [K33, K32, K23, K22, K13, K12] [B23, B22, B32, B33, B12, B13]
A35 [K33, K23, K13] [B23, B13, B33]
A41 [K31, K21] [B31, B21]
A42 [K32, K31, K22, K21] [B32, B22, B21, B31]
A43 [K33, K32, K31, K23, K22, K21] [B31, B23, B22, B32, B33, B21]
A44 [K33, K32, K23, K22] [B23, B22, B32, B33]
A45 [K33, K23] [B23, B33]
A51 [K31] [B31]
A52 [K32, K31] [B31, B32]
A53 [K33, K32, K31] [B31, B32, B33]
A54 [K33, K32] [B32, B33]
A55 [K33] [B33]
　　然后再用matlab的convn(内部会对卷积核进行180度旋转)进行一次convn(B,K,'full')，结合图7，看红色部分，除去0，A11=B'33*K'33=B11*K11，发现A11正好与K11、B11关联对不对；我们再看一个A24=B'34*K'21+B'35*K'22+B'44*K'31+B'45*K'32=B12*K23+B13*K22+B22*K13+B23*K12，发现参与A24计算的卷积核单元与B矩阵单元，正好是前向计算时关联的单元，所以我们可以通过旋转卷积核后进行卷积而得到采样层的残差。
　　残差计算出来后，剩下的就是用更新权重和偏置，这和BP是一样的，因此不再细究，有问题欢迎交流。
5、代码实现
　　详细的代码不再这里贴了，我依旧放在了，欢迎参考和指正。我又是在重造车轮了，没有使用任何第三方的库类，这里贴一下调用代码：
public static void runCnn() {
//创建一个卷积神经网络
LayerBuilder builder = new LayerBuilder();
builder.addLayer(Layer.buildInputLayer(new Size(28, 28)));
builder.addLayer(Layer.buildConvLayer(6, new Size(5, 5)));
builder.addLayer(Layer.buildSampLayer(new Size(2, 2)));
builder.addLayer(Layer.buildConvLayer(12, new Size(5, 5)));
builder.addLayer(Layer.buildSampLayer(new Size(2, 2)));
builder.addLayer(Layer.buildOutputLayer(10));
CNN cnn = new CNN(builder, 50);
//导入数据集
String fileName = "dataset/train.format";
Dataset dataset = Dataset.load(fileName, ",", 784);
cnn.train(dataset, 3);//
String modelName = "n";
cnn.saveModel(modelName);
dataset.clear();
dataset = null;
// CNN cnn = CNN.loadModel(modelName);
Dataset testset = Dataset.load("dataset/test.format", ",", -1);
cnn.predict(testset, "dataset/test.predict");
6、参考文献
LECUN.&Gradient-Based Learning
Applied&to Document Recognition.
[2].Shan Sung
LIEW.&Gender classification: A convolutional
neural network approach.
[3] D. H. Hubel and T. N. Wiesel,
“Receptive fields, binocular
interaction&teraction,and functional architecture
in the cat’s visual cortex,”
[4]&tornadomeet.&/tornadomeet/p/3468450.html.
Bouvrie.&Notes on Convolutional Neural
[6] C++实现的详细介绍.
/Articles/16650/Neural-Network-for-Recognition-of-Handwritten-Digi
[7] matlab
DeepLearnToolbox&/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox
&转载请注明出处：
已投稿到：
以上网友发言只代表其个人观点，不代表新浪网的观点或立场。文献阅读笔记（16）
论文地址：
代码地址：
文章发表于 NIPS 2016，何凯明组新品。训练和测试速度比上一篇 Faster R-CNN 都有提高，单张图片测试用时 170ms，比 Faster R-CNN 快 2.5-20 倍，并且准确度略有提升（0.2%？）。
R-CNN 系列对物体检测主要步骤是先提 proposals，然后对每个 proposal 单独做分类，同时微调 proposal 位置，最终使用非极大值抑制方法去除重叠的 proposal 得到最终结果。
Fast R-CNN 将提取 proposal 纳入神经网络范围，将神经网络最后一个 Pooling 层修改为 RoI 层，自此神经网络基于这个 RoI 层被分为前后两部分，Fast/Faster R-CNN 在 RoI 层之后的神经网络对每个 proposal 进行运算时，都有一个神经子网络，产生大量计算。
本文通过 pooling + voting 方法去除了 RoI 后面子网络引出的大量计算，提高了训练和测试速度。下表可以看到，RoI 层后面子网络层数越来越少，在 R-FCN 中彻底干掉了。
那没有了子网络产生了一个问题，RoI 层后面接什么，怎么训练？
物体检测模型
作者这里提出了一个理论，图片分类要求网络具有平移不变性（这也是为什么在 RoI 之前加入全连接层表现不好的原因），而物体检测恰恰需要平移可变性。为了使 RoI 层后面具有平移可变性，作者提出在提出 RoI 层之后加入 k2 个 position-sensitive score map。Map 中一点的值为点到某一 Region 的距离，如到物体左上角/中心距离（此处留疑如何通过卷积获取）。
到这里我们可以看到每个 RoI 都对应了 k2(C+1) 个 map，假设有一个 RoI 宽高为 w,&h，做 selective pooling。具体为将 RoI 也划为 k2 个相同面积网格，每个网格 pooling 一个值，但注意一点是前面的
k2(C+1) 个 map 中，每个种类只 pooling 其中一个 position-sensitive score map。
说了这么多大家可能有点懵，看上面那张图，第三步中的颜色表示到不同位置距离产生的 map，而每种颜色中 map 只取网格中一块进行 pooling，输出结果到第四步图。简单求和（voting）产生第五步图，使用 softmax 标准 loss function。
边界回归模型
使用和物体检测相似方法，对 t=(tx,ty,tw,th) 产生 4k2 个 position-sensitive map，使用 selective pooling 得到 4 维向量，同 Faster R-CNN 相同的方法更新。
Loss Function 和 Fast R-CNN 相同
weight decay = 0.0005
momentum = 0.9
single scale, shorter size of image = 600 pixel
交叉训练 RPN ＆ F-RCN，同 Faster R-CNN
非极大值抑制的 IoU 阈值为0.3
&&相关文章推荐
* 以上用户言论只代表其个人观点，不代表CSDN网站的观点或立场
访问：121390次
积分：1737
积分：1737
排名：千里之外
原创：38篇
评论：257条
(1)(2)(4)(2)(3)(3)(1)(1)(1)(1)(5)(2)(1)(2)(1)(1)(1)(2)(3)(1)(2)(1)(1)(1)}