深度學(xué)習(xí)中所涉及的有關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論知識

車道線檢測、跟蹤的項目，主要是通過設(shè)置ROI（感興趣區(qū)域）、調(diào)試算法閾值，通過人為設(shè)定規(guī)則的方式實現(xiàn)車道線檢測。隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，近幾年在圖像處理領(lǐng)域越來越多地采用深度學(xué)習(xí)的方式進(jìn)行圖像中物體的識別。使用深度學(xué)習(xí)的方法識別圖像，不僅性能更為魯棒，而且相比于設(shè)定規(guī)則的方式，識別率更高。

正文

先通過一張簡單的圖，認(rèn)識工智能、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系。由圖可以看出深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個分支，機器學(xué)習(xí)又是人工智能的一個分支。

人工智能最早可以追溯到上個世紀(jì)五十年代，受制于當(dāng)時的計算能力，人工智能技術(shù)并沒有得到很好地發(fā)展；直到上世紀(jì)八十年代，計算機算力的大幅提高，人工智能才得以蓬勃發(fā)展，繼而衍生出了機器學(xué)習(xí)技術(shù)，機器學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，幫助人類解決了很多諸如垃圾郵件分類、房價估計等簡單問題，也輔助解決圖像識別等復(fù)雜問題，但準(zhǔn)確度未能達(dá)到預(yù)期。直到深度學(xué)習(xí)（通過的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行機器學(xué)習(xí)）技術(shù)的出現(xiàn)以及并行計算技術(shù)的加持，使得圖像識別等復(fù)雜問題的準(zhǔn)確度得到了大幅提升，一舉超越了人類識別的水平。越來越多的科學(xué)工作者、工程人員和資本投入到了深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。

人工智能主要是為了解決預(yù)測（回歸）和分類兩大問題。在生活中，預(yù)測的例子有很多，比如根據(jù)房屋面積等信息預(yù)測房屋的價格，或是根據(jù)前幾年的銷售額，預(yù)測今年的銷售額等。分類的問題也有很多，比如判定股票的漲跌，圖像中的物體（比如手寫數(shù)字、字母）的識別等。

認(rèn)識神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

提到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，我們總會看到如下由圓圈和線組成的網(wǎng)絡(luò)，下面說一下這樣繪制的原因。

人類的神經(jīng)元通過多個樹突接收數(shù)據(jù)，經(jīng)過處理后，將信號通過軸突發(fā)出，與上述結(jié)構(gòu)十分相似，因此我們搭建的網(wǎng)絡(luò)圖也被稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

圖片出處：優(yōu)達(dá)學(xué)城（Udacity）無人駕駛工程師學(xué)位

通過一個房價計算的例子，解釋一下這里的圓圈和線段。

在一個地區(qū)，決定一個房子最直接因素就是房子的面積，面積越大，房子的價格就越高。

即房屋價格 = 房屋面積*每平方米房價。我們用兩個圓圈和一條線段可將這個關(guān)系表示為：

這是房屋價格最簡單的計算方法。

但是房屋價格還受到其他因素的影響，比如是是否裝修、家具等。

引入裝修和家具的支出，得房屋價格 = 房屋面積*每平方米房價 + 裝修面積 * 每平方米裝修 + 家具支出 * 1。最終的房屋價格組成的圖應(yīng)該如下所示：

這就組成了一個預(yù)測房屋價格的基本網(wǎng)絡(luò)。在這個網(wǎng)絡(luò)中房屋面積、裝修面積、家具支出是這個網(wǎng)絡(luò)的輸入，房價/平米、裝修/平米為這個網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，線段代表的是這個參數(shù)的乘法運算，房屋價格為這個網(wǎng)絡(luò)的輸出。

我們將上面的網(wǎng)絡(luò)圖做一個抽象表達(dá)，使其能夠應(yīng)用于除房價預(yù)測外的更多場景。如下所示：

對于這個簡單的網(wǎng)絡(luò)而言，x1、x2、b被稱作這個網(wǎng)絡(luò)的輸入，位于這一層的數(shù)據(jù)被稱為輸入層（Input Layer）；w1、w2被稱作這個網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)；線段為參數(shù)的運算規(guī)則，這里既可以是四則運算，也可是復(fù)雜的函數(shù)運算；output為這個網(wǎng)絡(luò)的輸出，位于這一層數(shù)據(jù)被稱為輸出層（Output Layer）。

房價預(yù)測問題相對直觀、簡單，不需要太過復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)即可實現(xiàn)?？梢坏┟鎸?fù)雜的問題（如圖像識別）時，無法通過簡單的線性網(wǎng)絡(luò)描述清楚，需要引入更多的參數(shù)和更為復(fù)雜的計算（比如sigmoid、relu等函數(shù)）。就出現(xiàn)了這種需要包含隱藏層（hidden layers）的網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)越大時，整個網(wǎng)絡(luò)所包含的參數(shù)就越多，網(wǎng)絡(luò)也越復(fù)雜。網(wǎng)絡(luò)越復(fù)雜，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)越難解釋其作用，這就是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被稱為“黑盒”的原因。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)

房價計算的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建好后，我們就可以通過向網(wǎng)絡(luò)中輸入房屋面積、裝修面積、家具支出等信息，得到房屋的價格了。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)（房價/平米、裝修/平米）越準(zhǔn)確時，使用該模型預(yù)測得到的輸出（房屋價格）也將越準(zhǔn)確。因此合理的參數(shù)設(shè)置，決定著一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的好壞。

在深度學(xué)習(xí)技術(shù)普及前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，是根據(jù)開發(fā)者的經(jīng)驗設(shè)置的。再通過真實的數(shù)據(jù)，帶入驗證，不斷微調(diào)，使網(wǎng)絡(luò)預(yù)測出的值盡可能接近真實值，進(jìn)而得到越來越準(zhǔn)確的參數(shù)。這種人為設(shè)置參數(shù)的行為在淺層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中尚可行得通，一旦網(wǎng)絡(luò)參數(shù)達(dá)到千甚至上萬級別時，這種方法變得不再可行。

為解決深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)調(diào)試方法，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的專家提出了反向傳播（Back propagation）理論。

數(shù)據(jù)由輸入層傳入，再經(jīng)過隱藏層的一系列計算得到結(jié)果，并由輸出層傳出的這個過程被稱為前向傳播（Forward propagation）。反向傳播的思路與前面提到的人為設(shè)置參數(shù)的方法類似，也是通過對比網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值與真實值之間的差異，進(jìn)而微調(diào)網(wǎng)絡(luò)。

不過反向傳播的做法與人為設(shè)置參數(shù)有所不同，它需要計算預(yù)測值和真實的損失函數(shù)L，損失函數(shù)可以理解為預(yù)測值和真實值之間的差值，差值越大，損失函數(shù)越大。

完成預(yù)測值與真值的損失函數(shù)計算后，通過求取前向傳播參數(shù)的偏導(dǎo)的方法，將損失函數(shù)對參數(shù)的偏導(dǎo)傳遞到前一層網(wǎng)絡(luò)，利用這個偏導(dǎo)與一個系數(shù)（學(xué)習(xí)率）的乘積更新網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)。隨后繼續(xù)傳播到更上一層的網(wǎng)絡(luò)，直到網(wǎng)絡(luò)中所有的參數(shù)都被更新。

每有一組數(shù)據(jù)，就可以利用反向傳播的方法進(jìn)行一次參數(shù)的更新，這就是深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)會隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)量的增大，變得越來越準(zhǔn)確的原因。

反向傳播的理論在優(yōu)達(dá)學(xué)城（Udacity）無人駕駛工程師學(xué)位的深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)課程中做了詳細(xì)的介紹，也可以參考CSDN的文章《一文弄懂神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的反向傳播法》，該文使用了一個簡單的網(wǎng)絡(luò)一步步闡述了反向傳播的過程，淺顯易懂。

訓(xùn)練集、驗證集、測試集

在前面的介紹中，我一直使用數(shù)據(jù)一詞來表達(dá)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。實際上這些數(shù)據(jù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同階段有不同的稱呼。他們分別是訓(xùn)練集（Training Set）、驗證集（alidation Set）和測試集（Test Set）。

訓(xùn)練集和驗證集是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練階段使用的數(shù)據(jù)，而測試集是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型完成訓(xùn)練后，用于評估模型時所使用的數(shù)據(jù)。做一個簡單的比喻，訓(xùn)練集就是的學(xué)生的課本，學(xué)生需要根據(jù)課本來學(xué)習(xí)知識（訓(xùn)練模型）；驗證集就是課后習(xí)題，學(xué)生通過課后習(xí)題來判斷自己是否掌握了課本上的知識；測試集就是期末考試（評估模型），期末考試的題一般是課本和課后習(xí)題中沒有，但是十分類似的題。

一個學(xué)生的成績好不好，看下他期末考的好不好就知道了。一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型好不好，看看它在測試集中的表現(xiàn)就知道了。

深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域比較出名的數(shù)據(jù)集當(dāng)屬MNIST手寫體數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集了，它包含了60000個訓(xùn)練樣本和10000個測試樣本。部分樣本如下所示：

使用Google推出的深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow，能夠直接獲取MNIST手寫體數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)集，代碼如下：

代碼中的train_features和test_features分別為訓(xùn)練集和測試集，即為手寫字體數(shù)字的圖片集合；train_labels和test_labels分別是訓(xùn)練集和測試集的圖像所對應(yīng)的標(biāo)簽，即0-9的數(shù)字集合。

MNIST數(shù)據(jù)集未提供驗證集，工程上一般會從訓(xùn)練集中取出15%~20%的數(shù)據(jù)作為驗證集，余下的80%~85%的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，用于完成訓(xùn)練過程。

使用LeNet-5做交通標(biāo)志牌分類

了解以上內(nèi)容后，就能大致理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理了。再補充一下TensorFlow的語法知識、看幾個TensorFlow的例子，就可以自己動手搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了。

如果面對復(fù)雜的圖像處理問題，需要使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父Yann Lecun在貝爾實驗室工作期間，為解決手寫數(shù)字識別而提出的。卷積是一個特殊的函數(shù)，其在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的定位與四則遠(yuǎn)算或某些特殊函數(shù)的地位沒有區(qū)別。

下面我們通過導(dǎo)入交通標(biāo)志牌的訓(xùn)練集，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父Yann Lecun提出的LeNet模型，訓(xùn)練一個能識別交通標(biāo)志的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

首先導(dǎo)入交通標(biāo)志牌的數(shù)據(jù)。優(yōu)達(dá)學(xué)城（Udacity）無人駕駛工程師學(xué)位為我們提供了34799張圖組成的數(shù)據(jù)集、4410張圖組成的驗證集和12630張圖組成的測試。這些數(shù)據(jù)集一共包含了43種不同的標(biāo)志牌，比如限速、轉(zhuǎn)向、停車標(biāo)志牌。部分訓(xùn)練集的樣本如下圖所示：

由于LeNet-5默認(rèn)需要輸入尺寸為（32 x 32 x 1）的單通道的圖像，因此我將訓(xùn)練集、驗證集和測試集都進(jìn)行灰度、縮放和歸一化處理。處理后的部分樣本如下：

LeNet-5是一個不太復(fù)雜的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，下圖顯示了其結(jié)構(gòu)。網(wǎng)絡(luò)輸入的是單通道的二維圖像，先經(jīng)過兩次卷積層到池化層，再經(jīng)過全連接層，最后使用softmax分類作為輸出層。

圖片出處：優(yōu)達(dá)學(xué)城（Udacity）無人駕駛工程師學(xué)位

有關(guān)LeNet-5模型更詳細(xì)介紹可以搜索文章《網(wǎng)絡(luò)解析（一）：LeNet-5詳解》

在訓(xùn)練時會出現(xiàn)一個問題：訓(xùn)練集的準(zhǔn)確率很高，但是驗證集的準(zhǔn)確率上不去。這表明模型訓(xùn)練時過擬合了，導(dǎo)致驗證集只能達(dá)到89%左右的識別率，而課程的要求是達(dá)到93%以上。

為了解決模型過擬合導(dǎo)致的模型準(zhǔn)確率低的問題，我做了兩件事：

使用imgaug庫做數(shù)據(jù)增廣

使用imgaug庫能夠通過很簡單的代碼完成圖像的翻轉(zhuǎn)、平移、旋轉(zhuǎn)、縮放、仿射變換、加噪聲、修改顏色通道等功能。以實現(xiàn)數(shù)據(jù)庫的增廣，達(dá)到豐富訓(xùn)練集的目的。下圖是imgaug庫對同一張圖片實現(xiàn)的數(shù)據(jù)增廣的效果。

圖片出處：https://github.com/aleju/imgaug

我對交通標(biāo)志牌訓(xùn)練集添加隨機噪聲、修改對比度和橫向翻轉(zhuǎn)操作，完成了數(shù)據(jù)集增廣。

在LeNet-5模型的全連接層后加入了Dropout函數(shù)

在LeNet-5網(wǎng)絡(luò)中加入Dropout函數(shù)，能夠讓網(wǎng)絡(luò)不會太依賴某些參數(shù)，因為這些參數(shù)隨時可能被丟棄掉。在訓(xùn)練時，網(wǎng)絡(luò)會被迫地學(xué)習(xí)一切的冗余表示，以確保至少將某些重要信息保存下來。當(dāng)網(wǎng)絡(luò)中的某個參數(shù)被丟棄時，還有其他參數(shù)能夠完成相同的工作，這就是Dropout的功能。

在網(wǎng)絡(luò)中加入Dropout函數(shù)的方式可以使得網(wǎng)絡(luò)更加穩(wěn)固，并能防止過擬合。

應(yīng)用數(shù)據(jù)增廣和Dropout函數(shù)后，重新訓(xùn)練即可使模型在測試集中的準(zhǔn)確率超過93%，達(dá)到要求。

結(jié)語

以上就是《深度學(xué)習(xí)入門之交通標(biāo)志分類》的全部內(nèi)容。文中的部分源碼、圖片和數(shù)據(jù)集來自優(yōu)達(dá)學(xué)城（Udacity）無人駕駛工程師學(xué)位的第三個項目。

在這次分享中，我介紹了深度學(xué)習(xí)中所涉及的有關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論知識。包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)，反向傳播原理，訓(xùn)練集、驗證集和測試集的區(qū)別。在正文的最后介紹了如何利用LeNet-5網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)交通標(biāo)志牌的分類工作，當(dāng)分類效果不理想時，分析原因并提供了解決方案。

在無人駕駛領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)除了用于識別圖像中的物體外，還在激光點云分類障礙物、障礙物的軌跡預(yù)測、端到端的運動控制等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。為現(xiàn)階段無人駕駛技術(shù)的發(fā)展提供了巨大的幫助。掌握深度學(xué)習(xí)的理論知識和應(yīng)用方法能夠幫助我們解決無人駕駛領(lǐng)域很多棘手的問題。