[[205151]]

一、問題描述

當我們在處理圖像識別或者圖像分類或者其他機器學習任務的時候，我們總是迷茫于做出哪些改進能夠提升模型的性能(識別率、分類準確率)。。。或者說我們在漫長而苦惱的調(diào)參過程中到底調(diào)的是哪些參數(shù)。。。所以，我花了一部分時間在公開數(shù)據(jù)集CIFAR-10 [1] 上進行探索，來總結(jié)出一套方法能夠快速高效并且有目的性地進行網(wǎng)絡訓練和參數(shù)調(diào)整。

CIFAR-10數(shù)據(jù)集有60000張圖片，每張圖片均為分辨率為32*32的彩色圖片(分為RGB3個信道)。CIFAR-10的分類任務是將每張圖片分成青蛙、卡車、飛機等10個類別中的一個類別。本文主要使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的方法(CNN)來設計模型，完成分類任務。

首先，為了能夠在訓練網(wǎng)絡的同時能夠檢測網(wǎng)絡的性能，我對數(shù)據(jù)集進行了訓練集/驗證集/測試集的劃分。訓練集主要用戶進行模型訓練，驗證集主要進行參數(shù)調(diào)整，測試集主要進行模型性能的評估。因此，我將60000個樣本的數(shù)據(jù)集分成了，45000個樣本作為訓練集，5000個樣本作為驗證集，10000個樣本作為測試集。接下來，我們一步步來分析，如果進行模型設計和改進。

二、搭建最簡單版本的CNN

對于任何的機器學習問題，我們一上來肯定是采用最簡單的模型，一方面能夠快速地run一個模型，以了解這個任務的難度，另一方面能夠有一個baseline版本的模型，利于進行對比實驗。所以，我按照以往經(jīng)驗和網(wǎng)友的推薦，設計了以下的模型。

模型的輸入數(shù)據(jù)是網(wǎng)絡的輸入是一個4維tensor，尺寸為(128, 32, 32, 3)，分別表示一批圖片的個數(shù)128、圖片的寬的像素點個數(shù)32、高的像素點個數(shù)32和信道個數(shù)3。首先使用多個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡層進行圖像的特征提取，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡層的計算過程如下步驟：

1. 卷積層1：卷積核大小3*3，卷積核移動步長1，卷積核個數(shù)64，池化大小2*2，池化步長2，池化類型為最大池化，激活函數(shù)ReLU。
2. 卷積層2：卷積核大小3*3，卷積核移動步長1，卷積核個數(shù)128，池化大小2*2，池化步長2，池化類型為最大池化，激活函數(shù)ReLU。
3. 卷積層3：卷積核大小3*3，卷積核移動步長1，卷積核個數(shù)256，池化大小2*2，池化步長2，池化類型為最大池化，激活函數(shù)ReLU。
4. 全連接層：隱藏層單元數(shù)1024，激活函數(shù)ReLU。
5. 分類層：隱藏層單元數(shù)10，激活函數(shù)softmax。

參數(shù)初始化，所有權(quán)重矩陣使用random_normal(0.0, 0.001)，所有偏置向量使用constant(0.0)。使用cross entropy作為目標函數(shù)，使用Adam梯度下降法進行參數(shù)更新，學習率設為固定值0.001。

該網(wǎng)絡是一個有三層卷積層的神經(jīng)網(wǎng)絡，能夠快速地完成圖像地特征提取。全連接層用于將圖像特征整合成分類特征，分類層用于分類。cross entropy也是最常用的目標函數(shù)之一，分類任務使用cross entropy作為目標函數(shù)非常適合。Adam梯度下降法也是現(xiàn)在非常流行的梯度下降法的改進方法之一，學習率過大會導致模型難以找到較優(yōu)解，設置過小則會降低模型訓練效率，因此選擇適中的0.001。這樣，我們最基礎版本的CNN模型就已經(jīng)搭建好了，接下來進行訓練和測試以觀察結(jié)果。

訓練5000輪，觀察到loss變化曲線、訓練集準確率變化曲線和驗證集準確率變化曲線如下圖。測試集準確率為69.36%。

結(jié)果分析：首先我們觀察訓練loss(目標函數(shù)值)變化，剛開始loss從200不斷減小到接近0，但是在100輪左右開始出現(xiàn)震蕩，并且隨著訓練幅度越來越大，說明模型不穩(wěn)定。然后觀察訓練集和驗證集的準確率，發(fā)現(xiàn)訓練集準確率接近于1，驗證集準確率穩(wěn)定在70%左右，說明模型的泛化能力不強并且出現(xiàn)了過擬合情況。最后評估測試集，發(fā)現(xiàn)準確率為69.36%，也沒有達到很滿意的程度，說明我們對模型需要進行很大的改進，接下來進行漫長的調(diào)參之旅吧!

三、數(shù)據(jù)增強有很大的作用

使用數(shù)據(jù)增強技術(shù)(data augmentation)，主要是在訓練數(shù)據(jù)上增加微小的擾動或者變化，一方面可以增加訓練數(shù)據(jù)，從而提升模型的泛化能力，另一方面可以增加噪聲數(shù)據(jù)，從而增強模型的魯棒性。主要的數(shù)據(jù)增強方法有：翻轉(zhuǎn)變換 flip、隨機修剪(random crop)、色彩抖動(color jittering)、平移變換(shift)、尺度變換(scale)、對比度變換(contrast)、噪聲擾動(noise)、旋轉(zhuǎn)變換/反射變換 (rotation/reflection)等，可以參考Keras的官方文檔 [2] 。獲取一個batch的訓練數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)增強步驟之后再送入網(wǎng)絡進行訓練。

我主要做的數(shù)據(jù)增強操作有如下方面：

1. 圖像切割：生成比圖像尺寸小一些的矩形框，對圖像進行隨機的切割，最終以矩形框內(nèi)的圖像作為訓練數(shù)據(jù)。
2. 圖像翻轉(zhuǎn)：對圖像進行左右翻轉(zhuǎn)。
3. 圖像白化：對圖像進行白化操作，即將圖像本身歸一化成Gaussian(0,1)分布。

為了進行對比實驗，觀測不同數(shù)據(jù)增強方法的性能，實驗1只進行圖像切割，實驗2只進行圖像翻轉(zhuǎn)，實驗3只進行圖像白化，實驗4同時進行這三種數(shù)據(jù)增強方法，同樣訓練5000輪，觀察到loss變化曲線、訓練集準確率變化曲線和驗證集準確率變化曲線對比如下圖。

結(jié)果分析：我們觀察訓練曲線和驗證曲線，很明顯地發(fā)現(xiàn)圖像白化的效果好，其次是圖像切割，再次是圖像翻轉(zhuǎn)，而如果同時使用這三種數(shù)據(jù)增強技術(shù)，不僅能使訓練過程的loss更穩(wěn)定，而且能使驗證集的準確率提升至82%左右，提升效果十分明顯。而對于測試集，準確率也提升至80.42%。說明圖像增強確實通過增加訓練集數(shù)據(jù)量達到了提升模型泛化能力以及魯棒性的效果，從準確率上看也帶來了將近10%左右的提升，因此，數(shù)據(jù)增強確實有很大的作用。但是對于80%左右的識別準確率我們還是不夠滿意，接下來繼續(xù)調(diào)參。

四、從模型入手，使用一些改進方法

接下來的步驟是從模型角度進行一些改進，這方面的改進是誕生論文的重要區(qū)域，由于某一個特定問題對某一個模型的改進千變?nèi)f化，沒有辦法全部去嘗試，因此一般會實驗一些general的方法，比如批正則化(batch normalization)、權(quán)重衰減(weight decay)。我這里實驗了4種改進方法，接下來依次介紹。

1. 權(quán)重衰減(weight decay)：對于目標函數(shù)加入正則化項，限制權(quán)重參數(shù)的個數(shù)，這是一種防止過擬合的方法，這個方法其實就是機器學習中的l2正則化方法，只不過在神經(jīng)網(wǎng)絡中舊瓶裝新酒改名為weight decay [3]。
2. dropout：在每次訓練的時候，讓某些的特征檢測器停過工作，即讓神經(jīng)元以一定的概率不被激活，這樣可以防止過擬合，提高泛化能力 [4]。
3. 批正則化(batch normalization)：batch normalization對神經(jīng)網(wǎng)絡的每一層的輸入數(shù)據(jù)都進行正則化處理，這樣有利于讓數(shù)據(jù)的分布更加均勻，不會出現(xiàn)所有數(shù)據(jù)都會導致神經(jīng)元的激活，或者所有數(shù)據(jù)都不會導致神經(jīng)元的激活，這是一種數(shù)據(jù)標準化方法，能夠提升模型的擬合能力 [5]。
4. LRN：LRN層模仿生物神經(jīng)系統(tǒng)的側(cè)抑制機制，對局部神經(jīng)元的活動創(chuàng)建競爭機制，使得響應比較大的值相對更大，提高模型泛化能力。

為了進行對比實驗，實驗1只使用權(quán)重衰減，實驗2使用權(quán)重衰減+dropout，實驗3使用權(quán)重衰減+dropout+批正則化，實驗4使用權(quán)重衰減+dropout+批正則化+LRN，同樣都訓練5000輪，觀察到loss變化曲線、訓練集準確率變化曲線和驗證集準確率變化曲線對比如下圖。

結(jié)果分析：我們觀察訓練曲線和驗證曲線，隨著每一個模型提升的方法，都會使訓練集誤差和驗證集準確率有所提升，其中，批正則化技術(shù)和dropout技術(shù)帶來的提升非常明顯，而如果同時使用這些模型提升技術(shù)，會使驗證集的準確率從82%左右提升至88%左右，提升效果十分明顯。而對于測試集，準確率也提升至85.72%。我們再注意看左圖，使用batch normalization之后，loss曲線不再像之前會出現(xiàn)先下降后上升的情況，而是一直下降，這說明batch normalization技術(shù)可以加強模型訓練的穩(wěn)定性，并且能夠很大程度地提升模型泛化能力。所以，如果能提出一種模型改進技術(shù)并且從原理上解釋同時也使其適用于各種模型，那么就是非常好的創(chuàng)新點，也是我想挑戰(zhàn)的方向。現(xiàn)在測試集準確率提升至85%左右，接下來我們從其他的角度進行調(diào)參。

五、變化的學習率，進一步提升模型性能

在很多關于神經(jīng)網(wǎng)絡的論文中，都采用了變化學習率的技術(shù)來提升模型性能，大致的想法是這樣的：

1. 首先使用較大的學習率進行訓練，觀察目標函數(shù)值和驗證集準確率的收斂曲線。
2. 如果目標函數(shù)值下降速度和驗證集準確率上升速度出現(xiàn)減緩時，減小學習率。
3. 循環(huán)步驟2，直到減小學習率也不會影響目標函數(shù)下降或驗證集準確率上升為止。

為了進行對比實驗，實驗1只使用0.01的學習率訓練，實驗2前10000個batch使用0.01的學習率，10000個batch之后學習率降到0.001，實驗3前10000個batch使用0.01的學習率，10000~20000個batch使用0.001的學習率，20000個batch之后學習率降到0.0005。同樣都訓練5000輪，觀察到loss變化曲線、訓練集準確率變化曲線和驗證集準確率變化曲線對比如下圖。

結(jié)果分析：我們觀察到，當10000個batch時，學習率從0.01降到0.001時，目標函數(shù)值有明顯的下降，驗證集準確率有明顯的提升，而當20000個batch時，學習率從0.001降到0.0005時，目標函數(shù)值沒有明顯的下降，但是驗證集準確率有一定的提升，而對于測試集，準確率也提升至86.24%。這說明，學習率的變化確實能夠提升模型的擬合能力，從而提升準確率。學習率在什么時候進行衰減、率減多少也需要進行多次嘗試。一般在模型基本成型之后，使用這種變化的學習率的方法，以獲取一定的改進，精益求精。

六、加深網(wǎng)絡層數(shù)，會發(fā)生什么事情?

現(xiàn)在深度學習大熱，所以，在計算資源足夠的情況下，想要獲得模型性能的提升，大家最常見打的想法就是增加網(wǎng)絡的深度，讓深度神經(jīng)網(wǎng)絡來解決問題，但是簡單的網(wǎng)絡堆疊不一定就能達到很好地效果，抱著深度學習的想法，我按照plain-cnn模型 [6]，我做了接下來的實驗。

1. 卷積層1：卷積核大小3*3，卷積核移動步長1，卷積核個數(shù)16，激活函數(shù)ReLU，使用batch_normal和weight_decay，接下來的n層，卷積核大小3*3，卷積核移動步長1，卷積核個數(shù)16，激活函數(shù)ReLU，使用batch_normal和weight_decay。
2. 卷積層2：卷積核大小3*3，卷積核移動步長2，卷積核個數(shù)32，激活函數(shù)ReLU，使用batch_normal和weight_decay，接下來的n層，卷積核大小3*3，卷積核移動步長1，卷積核個數(shù)32，激活函數(shù)ReLU，使用batch_normal和weight_decay。
3. 卷積層3：卷積核大小3*3，卷積核移動步長2，卷積核個數(shù)64，激活函數(shù)ReLU，使用batch_normal和weight_decay，接下來的n層，卷積核大小3*3，卷積核移動步長1，卷積核個數(shù)64，激活函數(shù)ReLU，使用batch_normal和weight_decay。
4. 池化層：使用全局池化，對64個隱藏單元分別進行全局池化。
5. 全連接層：隱藏層單元數(shù)10，激活函數(shù)softmax，使用batch_normal和weight_decay。

為了進行對比實驗，進行4組實驗，每組的網(wǎng)絡層數(shù)分別設置8，14，20和32。同樣都訓練5000輪，觀察到loss變化曲線、訓練集準確率變化曲線和驗證集準確率變化曲線對比如下圖。

結(jié)果分析：我們驚訝的發(fā)現(xiàn)，加深了網(wǎng)絡層數(shù)之后，性能反而下降了，達不到原來的驗證集準確率，網(wǎng)絡層數(shù)從8層增加到14層，準確率有所上升，但從14層增加到20層再增加到32層，準確率不升反降，這說明如果網(wǎng)絡層數(shù)過大，由于梯度衰減的原因，導致網(wǎng)絡性能下降，因此，需要使用其他方法解決梯度衰減問題，使得深度神經(jīng)網(wǎng)絡能夠正常work。

七、終極武器，殘差網(wǎng)絡

2015年，Microsoft用殘差網(wǎng)絡 [7] 拿下了當年的ImageNet，這個殘差網(wǎng)絡就很好地解決了梯度衰減的問題，使得深度神經(jīng)網(wǎng)絡能夠正常work。由于網(wǎng)絡層數(shù)加深，誤差反傳的過程中會使梯度不斷地衰減，而通過跨層的直連邊，可以使誤差在反傳的過程中減少衰減，使得深層次的網(wǎng)絡可以成功訓練，具體的過程可以參見其論文[7]。

通過設置對比實驗，觀察殘差網(wǎng)絡的性能，進行4組實驗，每組的網(wǎng)絡層數(shù)分別設置20，32，44和56。觀察到loss變化曲線和驗證集準確率變化曲線對比如下圖。

結(jié)果分析：我們觀察到，網(wǎng)絡從20層增加到56層，訓練loss在穩(wěn)步降低，驗證集準確率在穩(wěn)步提升，并且當網(wǎng)絡層數(shù)是56層時能夠在驗證集上達到91.55%的準確率。這說明，使用了殘差網(wǎng)絡的技術(shù)，可以解決梯度衰減問題，發(fā)揮深層網(wǎng)絡的特征提取能力，使模型獲得很強的擬合能力和泛化能力。當我們訓練深度網(wǎng)絡的時候，殘差網(wǎng)絡很有可能作為終極武器發(fā)揮至關重要的作用。

八、總結(jié)

對于CIFAR-10圖像分類問題，我們從最簡單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡開始，分類準確率只能達到70%左右，通過不斷地增加提升模型性能的方法，最終將分類準確里提升到了90%左右，這20%的準確率的提升來自于對數(shù)據(jù)的改進、對模型的改進、對訓練過程的改進等，具體每一項提升如下表所示。

• 改進方法 獲得準確率 提升
• 基本神經(jīng)網(wǎng)絡 69.36% –
• +數(shù)據(jù)增強 80.42% 11.06%
• +模型改進 85.72% 16.36%
• +變化學習率 86.24% 16.88%
• +深度殘差網(wǎng)絡 91.55% 22.19%

其中，數(shù)據(jù)增強技術(shù)使用翻轉(zhuǎn)圖像、切割圖像、白化圖像等方法增加數(shù)據(jù)量，增加模型的擬合能力。模型改進技術(shù)包括batch normalization、weight decay、dropout等防止過擬合，增加模型的泛化能力。變化學習率通過在訓練過程中遞減學習率，使得模型能夠更好的收斂，增加模型的擬合能力。加深網(wǎng)絡層數(shù)和殘差網(wǎng)絡技術(shù)通過加深模型層數(shù)和解決梯度衰減問題，增加模型的擬合能力。這些改進方法的一步步堆疊，一步步遞進，使得網(wǎng)絡的擬合能力和泛化能力越來越強，最終獲得更高的分類準確率。

本文的所有代碼見我的github，persistforever/cifar10-tensorflow

本文介紹的調(diào)參歷程，希望能幫助到大家，聽說過這么一句話，“讀研期間學習人工智能，什么都不用學，學好調(diào)參就行了”，而“調(diào)參”二字卻包含著無數(shù)的知識，希望大家能多分享神經(jīng)網(wǎng)絡相關的干貨。