深度学习一些知识整理

1.注意力机制的本质

参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/53036028

人类在看到一副图像时是如何高效分配有限的注意力资源的，其中红色区域表明视觉系统更关注的目标，如图所示，人们会把注意力更多的投入到人的脸部，文本的标题以及文章首句等位置。深度学习中的注意力机制从本质上讲和人类的选择性视觉注意力机制类似，核心目标也是从众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息。

2.在图像中使用注意力机制

论文《Recurrent Models of Visual Attention》是Attention机制在图像应用中的代表性文章，该论文提出人类看东西时并非将目光放在整张图片上，大多是根据需求将注意力集中到图像的特定部分。因此，提出了在传统的RNN中加入Attention机制，通过Attention去学习图像要处理的部分。该RAM模型能够顺序处理输入，在一个时刻根据一张图片内部的不同位置，把这些定位下的信息结合起来生成这个场景的动态内部表示。在每一步，该模型选择下一个位置，基于过去的信息和任务的需求。RAM的优势在于更少的像素需要处理，减少了任务的复杂度。

3.fine-tune

在实践中，由于数据集不够大，很少有人从头开始训练网络。常见的做法是使用预训练的网络（例如在ImageNet上训练的分类1000类的网络）来重新fine-tuning（也叫微调），或者当做特征提取器。

以下是常见的两类迁移学习场景：

1 卷积网络当做特征提取器。使用在ImageNet上预训练的网络，去掉最后的全连接层，剩余部分当做特征提取器（例如AlexNet在最后分类器前，是4096维的特征向量）。这样提取的特征叫做CNN codes。得到这样的特征后，可以使用线性分类器（Liner SVM、Softmax等）来分类图像。

2 Fine-tuning卷积网络。替换掉网络的输入层（数据），使用新的数据继续训练。Fine-tune时可以选择fine-tune全部层或部分层。通常，前面的层提取的是图像的通用特征（generic features）（例如边缘检测，色彩检测），这些特征对许多任务都有用。后面的层提取的是与特定类别有关的特征，因此fine-tune时常常只需要Fine-tuning后面的层
 

何时以及如何Fine-tune

决定如何使用迁移学习的因素有很多，这是最重要的只有两个：新数据集的大小、以及新数据和原数据集的相似程度。有一点一定记住：网络前几层学到的是通用特征，后面几层学到的是与类别相关的特征。这里有使用的四个场景：

1、新数据集比较小且和原数据集相似。因为新数据集比较小，如果fine-tune可能会过拟合；又因为新旧数据集类似，我们期望他们高层特征类似，可以使用预训练网络当做特征提取器，用提取的特征训练线性分类器。

2、新数据集大且和原数据集相似。因为新数据集足够大，可以fine-tune整个网络。

3、新数据集小且和原数据集不相似。新数据集小，最好不要fine-tune，和原数据集不类似，最好也不使用高层特征。这时可是使用前面层的特征来训练SVM分类器。

4、新数据集大且和原数据集不相似。因为新数据集足够大，可以重新训练。但是实践中fine-tune预训练模型还是有益的。新数据集足够大，可以fine-tine整个网络。
 

实践建议

预训练模型的限制。使用预训练模型，受限于其网络架构。例如，你不能随意从预训练模型取出卷积层。但是因为参数共享，可以输入任意大小图像；卷积层和池化层对输入数据大小没有要求（只要步长stride fit），其输出大小和属于大小相关；全连接层对输入大小没有要求，输出大小固定。

学习率。与重新训练相比，fine-tune要使用更小的学习率。因为训练好的网络模型权重已经平滑，我们不希望太快扭曲（distort）它们（尤其是当随机初始化线性分类器来分类预训练模型提取的特征时）

4.一分类（one-class）问题

就是样本数据只有一类是有标签的其他的不知道