第2周学习：卷积神经网络基础

一、学习

1.卷积神经网络的应用

人脸识别、图像生成、图像风格转换、自动驾驶

2.传统神经网络和卷积神经网络

2.1搭建神经网络的步骤：

1. 搭建神经网络结构
2. 找到合适的损失函数（如：交叉熵损失函数、均方误差等）
3. 找到合适的优化函数，更新参数（如：BP算法、随机梯度下降等）

2.2全连接神经网络：

全部由全连接层组成的神经网络

2.3区别：

全连接神经网络也可用于计算机视觉，但因处理图像时权重矩阵的参数过多，出现过拟合现象。而卷积神经网络通过卷积核将神经元相连实现了局部关联，同时因为使用的卷积核不变，所以实现了参数共享，大大降低了参数数量。

3.神经网络基本组成结构

一个典型的卷积神经网络通常由卷积层、池化层和全连接层交叉堆叠而成

1. **卷积：**卷积是对两个实变函数的一种数学操作，即一种内积操作。
2. **权重：**卷积核中的每一个值
3. **感受野：**在进行一次卷积时，卷积核所对应的输入区域。
4. **特征图：**经过一次卷积后输出的结果
5. **padding：**有时因为步长大或者因为边界特征不能很好提取，因此会在边界置padding
6. **步长：**卷积核每次移动的距离
7. 深度： feature map厚度，卷积核个数
8. 池化： 保留了主要特征的同时减少参数和计算量，防止过拟合，提高模型泛化能力。
9. 全连接层： 两层之间所有神经元都有权重链接，通常在卷积神经网络尾部，全连接层参数量通常最大。通常进行展层之后与神经元相连。

4.卷积神经网络典型结构

4.1Alexnet：

4.2ZFNet:

4.3VGG:

4.4GoogleNet

4.5ResNet

二、实验

实验一 、MNIST数据集分类

1、加载数据

2、创建网络

这一步进行网络的构建和定义训练和测试函数

3、在小型全连接网络上训练

4、在卷积神经网络上训练

5、打乱像素顺序再次在两个网络上训练与测试

在全连接网络上训练和测试

在卷积神经网络上训练与测试

实验二、CIFAR10数据集分类

1、加载并归一化数据集

展示图片

2、定义网络、损失函数和优化器

3、训练网络

4、取出八张图片并进行识别实验，并查看准确率

实验三、使用VGG16对CIFAR10分类

1、定义dataloader

2、VGG网络定义

3、网络训练

4、测试验证准确率

三、问题与思考

1.dataloader 里面 shuffle 取不同值有什么区别？

dataloader中的shuffle的作用是是否对每次迭代时的数据进行打乱，如果需要打乱，则值为True，否则为False。
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2.transform 里，取了不同值，这个有什么区别？

transform对图像进行预处理，提高模型泛化能力。经查阅，知道其有以下区别：
①裁剪
transforms.CenterCrop中心裁剪
transforms.RandomCrop随机裁剪
transforms.RandomResizedCrop随机长宽比裁剪
transforms.FiveCrop上下左右中心裁剪
transforms.TenCrop上下左右中心裁剪后翻转
②翻转
transforms.RandomHorizontalFlip(p=0.5)依概率p水平翻转
transforms.RandomVerticalFlip(p=0.5)依概率p垂直翻转
③旋转
transforms.RandomRotation随机旋转
④图像变换
transforms.Resize调整尺寸
transforms.Normalize标准化
 transforms.ToTensor转为tensor
transforms.Pad 填充
transforms.ColorJitter修改亮度、对比度和饱和度
transforms.Grayscale变为灰度图
transforms.LinearTransformation()线性变换
transforms.RandomAffine仿射变换
transforms.RandomGrayscale按照概率p转为灰度图
⑤数据增强
transforms.RandomChoice从给定的选一个进行操作
transforms.RandomApply按照概率进行操作
transforms.RandomOrder将t操作随机化
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3.epoch 和 batch 的区别？

epoch指训练的次数，而batch指每一次训练一个epoch分割的每份。
epoch指所有的数据都进行一次训练，有时候损失函数不够小，需要多轮epoch。其为宏观层面上理解，
batch是由于一个epoch的数据量太多不利于操作，所以进行分割。
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4.1x1的卷积和 FC 有什么区别？主要起什么作用

1×1的卷积和FC输出大小相同，但是FC在一开始根据图像大小设定好不能再变，而前者可以任意适应。1×1的卷积主要起到升维和降维的作用。
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5.residual leanring 为什么能够提升准确率？

解决了梯度消失的问题，并且使用跨越的方式，变相增加了网络的深度。
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6.代码练习二里，网络和1989年 Lecun 提出的 LeNet 有什么区别？

激活函数LeNet使用了sigmoid函数，实验二使用的是RELU函数。
另外LeNet采用均值池化，实验二采用最大值池化。
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7.代码练习二里，卷积以后feature map 尺寸会变小，如何应用 Residual Learning?

使用1×1的卷积核改变图像大小即可。
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8.有什么方法可以进一步提升准确率？

增加准确率最好的方式还是从本质上修改训练方法。此外的调整epoch次数、调整网络深度等方式，容易造成过拟合的问题。
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