13)下采样变换

深度进修范畴比来已经成长出大年夜量的新架构，而若何选择应用这些新架构晋升卷积神经收集的机能就显得更加重要了。机械之心之前报道过提交 ICLR 2017 的论文： 解析深度卷积神经收集的14种设计模式 也恰是存眷于此。而本文在描述14种设计模式之余加倍重视于阐述构建和练习卷积收集的小技能。

自负年夜 2011 年深度卷积神经收集(CNN)在图像分类义务中优于仁攀类开端，它们就成为了计算机视觉义务中的行业标准，这些义务包含图像瓜分、目标检测、场景标记、跟踪以及文本检测等等。

然而，练习神经收集的技能并不轻易控制。与之前的机械进修办法一样，细节是最恐怖的处所，然而在卷积神经收集中有更多的细节须要去治理：你所用的数据和硬件的限制是什么?你应当以哪种收集作为开端呢?AlexNet、VGG、GoogLeNet 照样 ResNet 呢?甚至 ResNet 琅绫擎还有 ResNet 分支选项。你应当建立若干与卷积层相对应的密集层?你应用哪种激活函数?即使钠揭捉?择了广为风行的 ReLU，你也还要选择是不是应用通俗的 ReLU、Very Leaky ReLU、RReLU、PReLU 或通用版本的 ELU。

最难优化的参数之一就是进修率(learning rate)，它是调节神经收集练习的最重要的超参数。进修率太小，可能导致你永远不会收敛到一个解决筹划，进修率太大年夜，可能导致你刚好跳过了最优解。即就是适应性进修率的办法，也可能在计算上过于昂贵，这取决于你的硬件资本。

设计的选择和超参数的设定会严重地影响 CNN 的练习和表示，然而对于刚进入深度进修范畴的人而言，建立一种设计架构的直觉所须要的资本是稀缺的，并且是分散的。

每小我都知道 VGG 是迟缓而宏大年夜的，然则，假使你精确地调节它，你仍然可以生成最先辈的结不雅以及高机能的商用应用。图片来源：Canziani, et al

侧重于实际调节的重要书本是《神经收集：衡量技能(Neural Networks: Tricks Of The Trade)》，作者：Orr & Muller，最初出版于 2003 年，再版于 2012 年。关于深度进修的高潮始于 2012 年《纽约时报》报导的 Geoffrey Hinton 的团队在 Merck Drug Discovery Challenge 上的惊人成功，所以比来几年先辈的研究是缺掉的。

荣幸的是，美国海军研究室的研究察 Leslie Smit 等人已经揭橥了关于卷积神经收集架构改进和技巧晋升的体系性研究。下面列举一些他所强调的最重要的一些设计模式。

关于图像分类的卷积神经收集设计模式

根据 Smith 的不雅点，这「14 种原创设计模式可以赞助没有经验的研究者去测验测验精深度进修与各类新应用相结合」。尽管高等人工智能研究察可以依附直觉、经验以及针对性的实验，但这些建议对于剩下的没有机械进修博士学位的仁攀来说是一个很好的起点。

1)架构要遵守应用

你也许会被 Google Brain 或者 DeepMind 这些独特的实验室所创造的那些刺眼的新模型所吸引，然则个中很多在你的用例或者营业情况中要么是弗成能实现，要么是实现起来异常不实际。你应当应用对你的特定应用最有意义的模型，这种模型或许比较简单，然则仍然很强大年夜，例如 VGG。

较新的架构可能在学术性的基准测试上会加倍精确，然则你应钙揭捉?择你本身懂得的并且最合适你的应用的架构。图片来源：Canziani 等。

2)收集路径的激增

每年的 ImageNet Challenge 的冠军都邑应用比上一届冠军加倍深层的收集。大年夜 AlexNet 到 Inception，再到 ResNet，Smith 留意到了「收集中路径数量倍增」的趋势，并且「ResNet 可所以不合长度的收集的指数集合」。

3)争夺简单

然而，更大年夜的并不必定是更好的。在名为「Bigger is not necessarily better」的论文中，Springenberg 等人演示了若何用更少的单位实现最先辈的结不雅。参考：https://arxiv.org/pdf/1412.6806.pdf

无论是在建筑上，照样在生物上，对称性被认为是质量和工艺的标记。Smith 将 FractalNet 的优雅归功于收集的对称性。

5)金字塔式的外形

你也许经常在表征才能和削减冗余或者无用信息之间衡量。卷积神经收集平日会降低激活函数的采样，并会增长大年夜输入层到最终层之间的连接通道。

6)过度练习

另一个衡量是练习精确度和泛化才能。用类似 drop-out 或者 drop-path 的办法进行正则化可以进步泛化才能，这是神经收集的重要优势。请在比你的实际用例加倍苛刻的问题下练习你的收集，以进步泛化机能。

7)周全覆盖问题空间

在池化的时刻，应用级联连接(concatenation joining)来增长输出的数量。当应用大年夜于 1 的步长时，这会同时处理连接并增长连接通道的数量。

畏敲?展你的练习数据和晋升泛化才能，请应用噪声和数据加强，例如随机扭转、裁剪和一些图像操作。

8)递增的特点构造

跟着收集构造越来越成功，它们进一部简化了每一层的「工作」。在异常深层的神经收集中，每一层仅仅会递增的修改输入。在 ResNets 中，每一层的输出和它的输入时很类似的，这意味着将两层加起来就是递增。实践中，请在 ResNet 中应用较短的跳变长度。

9)标准化层的输入

10)输入变换

研究注解，在 Wide ResNets 中，机能会跟着连接通道的增长而加强，然则你须要衡量练习价值与精确度。AlexNet、VGG、Inception 和 ResNets 都在第一层应用了输入变换以让输入数据可以或许以多种方法被检查。

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本文标题：改进卷积神经网络，你需要这14种设计模式

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