ZFNet：Visualizing and Understanding Convolutional Networks
摘要：
大型卷积网络模型在ImageNet分类任务上表现出非常好的性能[AlexNet]。但是却没有明确的认识，为什么性能如此优异，或者，性能还能怎么被提高。在本篇文章，我们解决了这两个问题。我们引入了一个神奇的可视化技术，它使我们能可视化网络中间的特征层和分类器的运算。作为一种诊断技术来使用，这些可视化允许我们去探究AlexNet的模型架构。我们同时实施了一个ablation study去发现不同模型层带来的性能提升。我们展示了我们的ImageNet上的AlexNet模型泛化的很好：当softmax分类器被重新训练后，它轻而易举地击败了当前Caltech-101和Caltech-256上的state of art结果。
为什么要进行反卷积：
为了解释卷积神经网络为什么有效，我们需要解释CNN的每一层学习到了什么东西。为了理解网络中间的每一层提取到了什么特征。文章中通过反卷积的方法，进行可视化。反卷积网络可以看成是卷积网络的逆过程。反卷积网络在文章《Adaptive deconvolutional networks for mid and high level feature learning》中被提出，是用于无监督学习的。然而本文的反卷积过程并不具备学习的能力，仅仅用于对一个已经训练好的卷积网络模型进行可视化。
反卷积的可视化以各层得到的特征图作为输入，进行反卷积，得到反卷积结果，用以验证显示各层提取到的特征图。举个例子：假如你想要查看Alexnet 的conv5提取到了什么东西，我们就用conv5的特征图后面接一个反卷积网络，然后通过：反池化、反激活、反卷积，这样的一个过程，将本来13*13大小的特征图(conv5的feature map大小为13*13)，通过反卷积网络，最后得到一张与原始输入图片一样大小的图片(224*224)。
可视化技术的关键部分：
反池化：
卷积网络中的max_pool操作是不可逆的，但是可用一组switch变量来记录每一个pooling region的最大值的位置来设计一个近似的反卷积。在解卷积过程中，反池化在switch变量位置放置上述最大值，其余值用0填充。
ReLU激活：
卷积网络使用ReLU，它使得feature maps为正值。为了获得每一层的重构（值应该为正值），我们将重构也进行ReLU激活。
反卷积：
卷积网络使用learned filter来对上一层的feature maps进行卷积。为了进行invert卷积，解卷积网络使用上面filter的转置作为解卷积过程中的filter。在实践中，转置即将filter进行竖直和水平翻转。
下图就是解卷积的示意图：
上图中，右边为卷积过程，左边为解卷积过程。
总的来说算法主要有两个关键点：1、反池化 2、反卷积。再次叮嘱：反池化和反卷积是可视化的核心。
下面我们将从代码的角度来解释这两个关键点。
研究TensorFlow和keras里的反池化和反卷积：
import tensorflow as tf
keras = tf.keras
# 反池化
# 反池化主要用tf.nn.max_pool_with_argmax_and_mask和tf.nn.max_unpool两个函数。这两个函数的用法如下：
#def max_pool(inp, k=2):
# return tf.nn.max_pool_with_argmax_and_mask(inp, ksize=[1, k, k, 1], strides=[1, k, k, 1], padding="SAME")
#def max_unpool(inp, argmax, argmax_mask, k=2):
# return tf.nn.max_unpool(inp, argmax, argmax_mask, ksize=[1, k, k, 1], strides=[1, k, k, 1], padding="SAME")
# 上面的代码只能在GPU上实施。
# 在CPU上无法运行
# Keras里可以用上采样代替反池化：keras.layers.UpSampling2D
'''TF里可以用tf.image.resize_images来近似实现反池化，但是不计最大值的位置'''
# 下面给一个实例：
def unpool2d(images, size, method=0, align_corners=False):
'''
images: 输入
size: 反池化后的shape
method: 填充方法
'''
return tf.image.resize_images(
images=images, size=size, method=method, align_corners=align_corners)
#================================================================================
# 反卷积小实验
# 使用的函数是tf.nn.conv2d_transpose
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 30, 30, 1])
kernel = tf.random_uniform([3,3,1,3])
# 卷积
x_conv = tf.nn.conv2d(x, kernel, [1,1,1,1], padding='SAME')
# 解卷积----其实就是卷积的转置，并不是真正的解卷积
x_deconv = tf.nn.conv2d_transpose(x_conv,
filter=kernel,
output_shape=[tf.shape(x)[0],30,30,1],
strides=[1,1,1,1],
padding='SAME')
import numpy as np
np.random.seed(0)
a = np.arange(900).reshape(-1,10)
np.random.shuffle(a)
a = np.reshape(a,[1,30,30,1])
sess = tf.Session()
x_con = sess.run(x_conv, feed_dict={x:a})
x_dec = sess.run(x_deconv, feed_dict={x:a})
a = np.reshape(a, [30,30])
x_dec = np.reshape(x_dec, [30,30])
import matplotlib.pyplot as plt
plt.imshow(a)
plt.figure()
plt.imshow(x_dec)名词解释：
ablation study：这是一种验证某一网络部件是否有效的方法。说白了，就是加上和去掉某一结构，然后比较性能的变化。