论文学习-系统评估卷积神经网络各项超参数设计的影响-Systematic evaluation of CNN advances on the ImageNet

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本文详细探讨了卷积神经网络（CNN）在ImageNet上的各项超参数选择，包括激活函数、池化方法、学习率策略、BatchSize、输入图像处理等，提供了优化网络性能的建议。例如，使用ELU激活函数，max和average池化结合，线性衰减学习率，以及适当调整网络宽度。实验表明，数据清理比增大训练集更重要，且某些改进策略在复杂网络中并不适用。

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写在前面

论文状态：Published in CVIU Volume 161 Issue C, August 2017
论文地址：https://arxiv.org/abs/1606.02228
github地址：https://github.com/ducha-aiki/caffenet-benchmark

在这篇文章中，作者在ImageNet上做了大量实验，对比卷积神经网络架构中各项超参数选择的影响，对如何优化网络性能很有启发意义，对比实验包括激活函数（sigmoid、ReLU、ELU、maxout等等）、Batch Normalization (BN)、池化方法与窗口大小（max、average、stochastic等）、学习率decay策略（step, square, square root, linear 等）、输入图像颜色空间与预处理、分类器设计、网络宽度、Batch size、数据集大小、数据集质量等等，具体见下图

Table 1: List of hyper-parameters tested

实验所用的基础架构（Baseline）从CaffeNet修改而来，有以下几点不同：

  1. 输入图像resize为128（出于速度考虑）
  2. fc6和fc7神经元数量从4096减半为2048
  3. 网络使用LSUV进行初始化
  4. 移除了LRN层（对准确率无贡献，出于速度考虑移除）

所有性能比较均以基础架构为Baseline，实验中所有超参数调整也都是在Baseline上进行，Baseline accuracy为47.1%，Baseline网络结构如下

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