从GoogLeNet架构到deep dream模型

虽然深度神经网络在计算机视觉方面的效果非常显著，但至今还没有非常严格的理论支撑。最开始学习CNN的时候，采用的都是手写体识别的例子，对其最直观的解释即随着层数增加，所学到的特征越来越抽象（大致按照“点－> 线－>角－>整体轮廓”的顺序）。同样地，谷歌技术团队在训练他们的GoogLeNet网络时，为了对网络所学到的特征有更好的理解，他们在特征可视化方面做了很多努力，同时也发现了一些美轮美奂的图画（如下为其中的一些）。本文将先介绍GoogLeNet网络结构相关的理论，再讲述特征可视化部分。

　　Deep Dream神经网络，也就是GoogLeNet网络结构，它是基于Inception识别模型的。传统的卷积神经网络莫过于LeCun的LeNet-5了，如下图所示， 　　它由卷积层、下采样层和全连接层组合而成，结构层数较少。而对于大型数据集，比如ImageNet数据集，为了显著提高算法的效果，就需要增加网络的复杂度（增加层数或者每层神经元个数），来增强模型的表达能力，同时，为了防止该模型过度拟合，比较简单的方法就是在训练模型的过程中，采用dropout的策略。但是通过增加网络复杂度来提高性能的方法是有缺点的，一是在训练数据数量固定的条件下，当网络结构变复杂时，伴随而来的是模型参数增加，更容易导致过拟合问题。二是网络结构变复杂时，计算量变大，所需的硬件资源也会快速增加，更糟糕的是，如果模型增加的表达能力没有得到高效利用的时候，比如最终学到的参数接近于０，那么就是对计算资源的一种浪费。针对上述问题，最好的解决办法就是使用稀疏连接的网络架构。大部分的机器学习系统都是通过卷积操作来实现稀疏性的，但是相对于前一层的局部感受野（local receptive field），卷积操作连接仍然属于密连接（dense connections）。与此同时，全连接的优势在于允许我们利用