深度/机器学习基础知识要点：CNN、ResNet、DenseNet

CNN（卷积神经网络）

• 示意图：
  

• 网络架构
  一个卷积神经网络由若干卷积层、Pooling层、全连接层组成。

  常用架构模式为：
  INPUT -> [[CONV]*N -> POOL?]*M -> [FC]*K

• CONV层输出值的计算

  • 步长为1时的公式
    
    其中， $A$ 是卷积层输出的feature map，D 是深度

  • 动态计算过程

    

• Pooling层输出值的计算
  Pooling层主要的作用是下采样，通过去掉Feature Map中不重要的样本，进一步减少参数数量。Pooling的方法很多，最常用的是Max Pooling。Max Pooling实际上就是在n*n的样本中取最大值，作为采样后的样本值。
  常用的还有Mean Pooling——取各样本的平均值。

  • Max Pooling计算过程：
    

ResNet

ResNet全名Residual Network残差网络。

• 问题
  因为简单地增加网络层数会导致梯度消失和梯度爆炸，因此，人们提出了正则化初始化和中间的正则化层(Batch Normalization)，但是 又引发了另外一个问题——退化问题，即随着网络层数地增加，训练集上的准确率却饱和甚至下降。

• shortcut connection
  ResNet 的核心思想是引入一个所谓的「恒等快捷连接」（identity shortcut connection），直接跳过一个或多个层，如下图所示：

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• ResNet 架构
  

DenseNet

Dense Convolutional Network

• DenseNet的优点

  1.减轻了梯度消失

  2.加强了feature的传递

  3.加强了feature的重用

  4.一定程度上减少了参数数列

• Dense Block

  核心思想是Dense Block，在每一个Dense Block中，任何两层之间都有直接的连接，也就是说，网络每一层的输入都是前面所有层输出的并集，而该层所学习的特征图也会被直接传给其后面所有层作为输入。通过密集连接，缓解梯度消失问题，加强特征传播，鼓励特征复用，极大的减少了参数量。
  两个Dense Block之间使用Batch+1x1Conv+2x2AvgPool作为transition layer的方式来匹配特征图的尺寸。 这样就充分利用了学习的特征图，而不会使用零填充来增加不必要的外在噪声，或者使用1x1Conv+stride=2来采样已学习到的特征（stride=2会丢失部分学习的特征）。

• DenseNet的主体框架pytorch在ImageNet数据集上的实现
  

  在每个Dense Block内部采用了密集连接，而在相邻的Dense Block之间采用的时Conv+Pool的方式