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| 本文作者： 李尊 | 2016-08-29 18:41 | 專題：ICML：國際機器學習會議 |
聯合編譯：Blake、高斐
雷鋒網注：何凱明博士，2007年清華大學畢業之后開始在微軟亞洲研究院（MSRA）實習，2011年香港中文大學博士畢業后正式加入MSRA，目前在Facebook AI Research (FAIR)實驗室擔任研究科學家。曾以第一作者身份拿過兩次CVPR最佳論文獎（2009和2016）——其中2016年CVPR最佳論文為圖像識別中的深度殘差學習（Deep Residual Learning for Image Recognition），本文為何凱明博士在ICML2016上的tutorial演講以及相關PPT整理。相比學術論文，他在演講PPT中深入淺出地描述了深度殘差學習框架，大幅降低了訓練更深層次神經網絡的難度，也使準確率得到顯著提升。
ICML 2016 tutorial
何凱明——Facebook AI Research（8月加入）
介紹
背景
從淺到深
深度殘差網絡
從10層到100層
從100層到1000層
應用
Q & A
“用于圖像識別的深度殘差學習” CVPR2016
一個能夠用來訓練“非常深”的深度網絡又十分簡潔的框架
在以下幾個領域中都能實現當下最好的表現
圖像分類
對象檢測
語義分割
等等
在五個主要任務軌跡中都獲得了第一名的成績
ImageNet分類任務：“超級深”的152層網絡
ImageNet檢測任務：超過第二名16%
ImageNet定位任務：超過第二名27%
COCO檢測任務：超過第二名11%
COCO分割任務：超過第二名12%
在ILSVRC2010年左右還主要是淺層網絡，大部分需要手動調教特征。在ILSVRC2012年時，出現了8層的網絡——AlexNet，降低了10%的錯誤率。而后ILSVRC2014出現的VGG和GoogleNet是相當成功的，它們分別將層級提到了19層、22層，錯誤率也降低到了7.3、6.7。到去年的ILSVRC2015，我們的ResNet將層級提到了152層，將錯誤率降到了3.57。
AlexNet, 8層 (ILSVRC 2012)
AlexNet, 8層 (ILSVRC 2012)
VGG, 19層 (ILSVRC 2014)
GoogleNet, 22層 (ILSVRC 2014)
AlexNet, 8層 (ILSVRC 2012)
VGG, 19層 (ILSVRC 2014)
ResNet, 152 層 (ILSVRC 2015)
PASCAL VOC 2007——中間層數代表視覺識別的層數
HOG, DPM——淺層——34%的對象檢測率
AlexNet (RCNN)——8層——58%的對象檢測率
VGG (RCNN)——16層——66%的對象檢測率
ResNet (Faster RCNN)——101層——86%的對象檢測率
許多第三方實現工具
Facebook AI Research’s Torch ResNet
Torch, CIFAR-10,使用 ResNet-20到 ResNet-110, 訓練代碼等
Lasagne, CIFAR-10, 使用 ResNet-32 和 ResNet-56 以及訓練代碼等
Neon, CIFAR-10, 使用預訓練的 ResNet-32到 ResNet-110 模型、代碼等
Torch, MNIST, 100層
Neon, Place2 (mini), 40層
容易重現結果
一系列的擴展和后續工作
6個月內超過200詞引用（在2015年12月發布在arXiv上后）
初始化算法
批歸一化算法
學習更好的網絡是否與堆疊層數一樣簡單？
“平原”網絡：堆疊3x3卷積網絡……
與第20層網絡相比，第56層網絡存在更高的訓練誤差與測試誤差。
層數過深的平原網絡具有更高的訓練誤差
這是一個在許多數據集中都能夠觀察到的普遍現象
網絡層數較淺的模型（18層）
網絡層數較深的模型（34層）
較高分辨率空間
一個較深的網絡模型不應當具有較高的訓練誤差
通過構建形成的分辨率：
原始層：由一個已經學會的較淺模型復制得來
附加層：設置為“恒等”
至少具有相同的訓練誤差
優化難題：隨著網絡層數不斷加深，求解器不能找到解決途徑
平原網絡
H(x)是任意一種理想的映射
希望第2類權重層能夠與H(x)擬合
H(x)是任意一種理想的映射
希望第2類權重層能夠與F(x)擬合
使H(x) = F(x) + x
F(x)是一個殘差映射w.r.t 恒等
如果說恒等是理想，很容易將權重值設定為0
如果理想化映射更接近于恒等映射，便更容易發現微小波動
VLAD & 費舍爾向量(Fisher Vector) [Jegou et al 2010], [Perronnin et al 2007]
編碼殘差向量；強大的較淺表示法。
產品量化(IVF-ADC) [Jegou et al 2011]
量化殘差向量；高效最近鄰搜索。
多柵 & 分層的先決前提 [Briggs, et al 2000], [Szeliski 1990, 2006]
解決殘差次要問題；高效PDE求解器。
保持網絡的簡約性
我們的基本設計方案(VGG-style)
所有的3x3卷積層（幾乎所有）
空間規模/2=>#過濾器x2 (~每一層的復雜度相同)
簡約的設計風格；保持設計風格的簡約性
其他評論：
無隱層fc
無信息流失
所有的平原/殘差網絡都是從頭開始訓練的。
所有的平原/殘差網絡都運用組歸一化(Batch Normalization)
標準化的超參數&增強
深度殘差網絡(ResNets)能夠在沒有任何難題的情況下得到訓練
深度殘差網絡(ResNets)具有較低的訓練誤差和測試誤差
深度殘差網絡(ResNets)能夠在沒有任何難題的情況下得到訓練。
深度殘差網絡(ResNets)具有較低的訓練誤差和測試誤差。
一個逐層深入的實際可行的設計方案
較深的ResNets具有較低的誤差
與VGG-16/19相比，該模型具有較低的時間復雜度。
圖像網絡分類誤差排行前5的網絡模型
表征能力
如果能夠找到最佳表征方法，將具備構建模型的能力，以擬合訓練數據。
如果模型A的分辨率空間是B的父集，模型A的分辨率更高。
優化能力
找到最佳表征方法的可行性
并不是所有的模型都能非常容易地得到優化
歸納能力
倘若訓練數據是擬合的，測試的性能如何？
表征能力
殘差網絡在模型表征方面不存在直接的優勢（只是實現重復參數化）
但是，殘差網絡允許逐層深入地表征所有的模型
優化能力
殘差網絡使得前饋式/反向傳播算法非常順利進行
在極大程度上，殘差網絡使得優化較深層模型更為簡單
歸納能力
殘差網絡未直接處理學習深度模型過程中存在的歸納問題
但是，更深+更薄是一種好的歸納手段
另外，對于殘差網絡的詳細介紹可見何凱明博士在2016年CVPR中的最佳論文——圖像識別的圖像識別中的深度殘差學習（Deep Residual Learning for Image Recognition）：
在論文中介紹了一個深層次的殘差學習框架來解決精準度下降問題。我們明確地讓這些層適合殘差映射，而不是寄希望于每一個堆疊層直接適合一個所需的底層映射。形式上，把H（x）作為所需的基本映射，讓堆疊的非線性層適合另一個映射F（x）：=H（x）-x。那么原映射便轉化成：F（x）+x。我們假設優化剩余的映射，比優化原來未引用的映射更容易。如果身份映射是最佳的，那么將剩余的映射推為零，就比用一堆非線性層來適應身份映射更容易。
公式F（x）+x可以通過“快捷連接”前饋神經網絡實現。快捷連接是那些跳過中的一層或更多層。在我們的情景中，快捷連接簡單的執行身份映射，并將它們的輸出添加到疊加層的輸出。身份快捷連接添加既不產生額外的參數，也會增加不計算的復雜度。通過反向傳播的SGD，整個網絡仍然可以被訓練成終端到端的形式，并且可以在沒有修改器的情況下很容易的使用公共資料庫（例如Caffe）。
我們在ImageNet上進行了綜合性實驗展示精準度下降問題，并對我們的方法做出評估。我們發現：
（1）特別深的殘差網絡很容易優化，但當深度增加時對應的“平面”網（即簡單的堆棧層）表現出更高的訓練誤差。
（2）深度殘差網絡能夠在大大增加深度的同時獲得高精準度， 產生的結果本質上優于以前的網絡。
相似的現象同樣出現在了CIFAR-10集中，這表明了優化的難度，以及我們方法影響的不僅僅是類似于一個特定的數據集。我們在這個超過100層數據集中提出了成功的訓練模型，并探討了超過1000層的模型。
在ImageNet分層數據集中，通過極深的殘差網絡，我們得到了非常好的結果。152層的殘差網絡在ImageNet中是最深層的網絡，同時相比于VGG網絡仍然具有較低的復雜性。我們的集成在ImageNet測試集中有3.57%排前5的誤差，并且在2015ILSVRC分類競爭中取得第一名。這種極深的陳述在其它識別任務方面也有出色的泛化性能，并帶領我們進一步贏得了第一的位置：在ILSVRC和COCO2015競賽中的，mageNet檢測，ImageNet定位，COCO檢測，和COCO分割方面。這有力的證據表明，剩余的學習的原則是通用的，我們期望它適用于其它的視覺和非視覺問題。
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via Kaiming He
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