CNN网络--VGGNet

• Simonyan, Karen, and Andrew Zisserman. "Very deep convolutional networks for large-scale image recognition." arXiv preprint arXiv:1409.1556 (2014). pdf (VGGNet,Neural Networks become very deep!)
• VGGNet，牛津大学计算机视觉组(Visual Geometry Group)和Google DeepMind公司一起研发，深度卷积神经网络。VGGNet反复堆叠3x3小型卷积核和2x2最大池化层，成功构筑16~19层深卷积神经网络。比state-of-the-art网络结构，错误率幅下降，取得ILSVRC 2014比赛分类第2名和定位第1名。拓展性强，迁移其他图片数据泛化性好。结构简洁，整个网络都用同样大小卷积核尺寸和最大池化尺寸。VGGNet训练后模型参数官方开源，domain specific图像分类任务再训练,提供较好初始化权重。
• 网络结构
  
  

VGGNet 5段卷积，每段2~3卷积层，每段后接最大池化层给缩小图片尺寸。每段卷积核数量一样，越后段卷积核数量越多，64-128-256-512-512。多个3x3卷积层堆叠。2个3x3卷积层串联相当1个5x5。3个3x3卷积层串联相当1个7x7。 参数更少，非线性变换更多，增强特征学习能力。

先训练级别A简单网络，再复用A网络权重初如化复杂模型，训练收敛速度更快。预测，Multi-Scale，图像scale尺寸Q，图片输入卷积网络计算。最后卷积层，滑窗分类预测，不同窗口分类结果平均，不同尺寸Q结果平均得最后结果，提高图片数据利用率，提升预测准确率。训练过程，用Multi-Scale数据增强，原始图像缩放不同尺寸S，随机裁切224x224图片，增加数据量，防止过拟合。

LRN层作用不大，越深网络效果越好，1x1卷积很有效，但大卷积核可以学习更大空间特征。

VGGNet-16网络结构,6个部分，前5段卷积网络，最后一段全连接网络。定义创建VGGNet网络结构函数inference_op。输入input_op、keep_prob(控制dropout比率，placeholder)。先初始化参数列表p。

创建第一段卷积网络，两个卷积层(conv_op)，一个最大池化层(mpool_op)。卷积核大小3x3，卷积核数量(输出通道数) 64，步长1x1，全像素扫描。第一卷积层输入input_op尺寸224x224x3，输出尺寸224x224x64。第二卷积层输入输出尺寸224x224x64。最大池化层2x2，输出112x112x64。

第二段卷积网络，2个卷积层，1个最大池化层。卷积输出通道数128。输出尺寸56x56x128。

第三段卷积网络，3个卷积层，1个最大池化层。卷积输出通道数256。输出尺寸28x28x256。

第四段卷积网络，3个卷积层，1个最大池化层。卷积输出通道数512。输出尺寸14x14x512。

第五段卷积网络，3个卷积层，1个最大池化层。卷积输出通道数512。输出尺寸7x7x512。输出结果每个样本，tf.reshape 扁平化为长度7x7x512=25088一维向量。

连接4096隐含点全连接层，激活函数ReLU。连接Dropout层，训练节点保留率0.5，预测1.0。

全连接层，Dropout层。

最后连接1000隐含点全连接层，Softmax 分类输出概率。tf.argmax 输出概率最大类别。返回fc8､softmax、predictions、参数列表p。

VGGNet-16网络结构构建完成。

理解网络

• 通过逐步增加网络深度来提高性能，虽然看起来有一点小暴力，没有特别多取巧的，但是确实有效，很多pretrained的方法就是使用VGG的model（主要是16和19），VGG相对其他的方法，参数空间很大，最终的model有500多m，alnext只有200m，googlenet更少，所以train一个vgg模型通常要花费更长的时间，所幸有公开的pretrained model让我们很方便的使用，前面neural style文章里面就使用的pretrained的model.

• 减少参数的措施，对于一组（假定3个，paper里面只stack of three 33）卷积相对于77在使用3层的非线性关系（3层RELU）的同时保证参数数量为3（3^2C2）=27C^{2的，而7*7为49C}2，参数约为77的81%。

• 去掉了LRN，减少了内存的小消耗和计算时间

• 虽然从A到E每一级网络逐渐变深，但是网络的参数量并没有增长很多，这是因为参数量主要都消耗在最后3个全连接层。前面的卷积部分虽然很深，但是消耗的参数量不大，不过训练比较耗时的部分依然是卷积，因其计算量比较大。这其中的D、E也就是我们常说的 VGGNet-16 和 VGGNet-19。C相比B多了几个1´1的卷积层，1´1卷积的意义主要在于线性变换，而输入通道数和输出通道数不变，没有发生降维。

• 采用 Pre-trained 方法利用浅层网络（A）训练参数初始化深层网络参数（D,E），加速收敛；采用 Multi-Scale 方法进行数据增强、训练、测试，提高准确率；去掉了 LRN，减少了内存的小消耗和计算时间。

• 虽然 VGGNet 减少了卷积层参数，但实际上其参数空间比 AlexNet 大，其中绝大多数的参数都是来自于第一个全连接层，耗费更多计算资源。在随后的 NIN 中发现将这些全连接层替换为全局平均池化，对于性能影响不大，同时显著降低了参数数量。

• 采用 Pre-trained 方法训练的 VGG model（主要是 D 和 E），相对其他的方法参数空间很大，所以训练一个 VGG 模型通常要花费更长的时间，所幸有公开的 Pre-trained model 让我们很方便的使用。

两个连续的3*3的卷积相当于5*5的感受野，三个相当于7*7。使用三个3*3卷积而不是一个7*7的卷积的优势有两点：一，包含三个ReLu层而不是一个，使决策函数更有判别性；二，减少了参数。比如输入输出都是C个通道，使用3*3的3个卷积层需要3（3*3*C*C）=27*C*C,使用7*7的1个卷积层需要7*7*C*C=49C*C。这可看为是对7*7卷积施加一种正则化，使它分解为3个3*3的卷积。

1*1卷积层主要是为了增加决策函数的非线性，而不影响卷积层的感受野。虽然1*1的卷积操作是线性的，但是ReLu增加了非线性。

与他人工作对比：Ciresan et al.(2011)也曾用过小的卷积，但是他的网络没有VGGNet深，而且没有在大规模的ILSVRC数据集上测试。Goodfellow使用深的卷积网络(11层)做街道数字识别，表明增加卷及网络深度可以提高性能。GoogLeNet(ILSVRC-2014分类任务冠军)与VGGNet独立发展起来，同样的是也使用了很深的卷积网络（22层）和小的卷积（5*5,3*3,1*1）。

• 训练

优化方法(optimizer)是含有动量的随机梯度下降SGD+momentum(0.9)。
批尺寸(batch size)是256.
正则化(regularization):采用L2正则化，weight decay是5e-4。dropout在前两个全连接层后，p=0.5。

尽管相比于AlexNet网络更深，参数更多，但是我们推测VGGNet在更少的周期内就能收敛，原因有二：一，更大的深度和更小的卷积带来隐式的正则化；二，一些层的预训练。

参数初始化：对于较浅的A网络，参数进行随机初始化，权重w从N(0，0.01)中采样，偏差bias初始化为0。然后，对于较深的网络，先用A网络的参数初始化前四个卷积层和三个全连接层。但是后来发现，不用预训练的参数而直接随机初始化也可以。

为了获得224*224的输入图像，要在每个sgd迭代中对每张重新缩放(rescale)的图像随机裁剪。为了增强数据集，裁剪的图像还要随机水平翻转和RGB色彩偏移。

• 测试

测试阶段步骤：
1，对输入图像各向同性地重缩放到一个预定义的最小图像边的尺寸Q;
2. 网络密集地应用在重缩放后的测试图像上。也就是说全连接层转化为卷积层（第一个全连接层转化为7*7的卷积层，后两个全连接层转化为1*1的卷积层） ，然后将转化后的全连接层应用在整张图像上。结果就是一个类别分数图(class score map)，其通道数等于类别数量，依赖于图像尺寸，具有不同的空间分辨率。
3. 为了获得固定尺寸的类别分数向量(class score vector)，对class score map进行空间平均化处理(sum-pooled)。

• tflearn_example
• TFLearn 支持不同的 optimizer; TFlearn 下还支持 vgg_network_finetuning.py，利用已经训练的 model 在自己的 dataset 上 finetune。
  
  

Reference

• 深入理解VGG\Residual Network
• 机器学习进阶笔记之五 | 深入理解VGG\Residual Network