13、有影响力的分类工具与迁移学习应用

有影响力的分类工具与迁移学习应用

1. 图像分类网络回顾

在图像分类领域，历年的ILSVRC竞赛催生了众多优秀的卷积神经网络（CNN）架构。2012年的冠军是AlexNet，2014年则是VGGNet和GoogLeNet占据主导。而2013年的竞赛，ZFNet拔得头筹。不过，ZFNet的架构创新性不足，后续也较少被复用。但它的创造者Matthew Zeiler和Rob Fergus在CNN可视化方面做出了重要贡献，他们开发并应用了诸如反池化（unpooling）和转置卷积（transposed convolution，也称为反卷积deconvolution）等操作，这有助于打开CNN的“黑盒”，揭示其内部处理过程，进而优化超参数、提升性能。

2. ResNet架构详解

2.1 ResNet概述

ResNet（残差网络）由微软的Kaiming He等人开发，是解决CNN学习问题的有效方案。它在2015年的ILSVRC竞赛中夺冠，凭借其独特的残差模块，为构建极深网络提供了高效途径，在性能上超越了像Inception这样的大型模型。

2.2 动机

在图像分类及其他识别任务中，增大网络规模是一种有效的策略。然而，随着网络深度的增加，训练难度也随之增大，除了梯度消失/爆炸问题外，还出现了性能退化现象。即随着网络层数的增加，CNN的准确率并非线性提升，反而会出现饱和甚至下降，训练损失也会异常减小，这并非过拟合所致。例如，对比18层和34层的CNN，34层网络在训练和测试阶段的表现都不如18层网络。ResNet的提出就是为了解决这一问题，构建既深又高效的网络。

通过模型平均（应用不同深度的ResNet模