作业2：反向传播、训练神经网络和卷积神经网络

2023年4月30日 199次阅读 来源: HRain

在本作业中（2018版），将练习编写反向传播代码，训练神经网络和卷积神经网络。本作业的目标如下：

  • 理解神经网络及其分层结构。
  • 理解并实现（向量化）反向传播。
  • 实现多个用于神经网络最优化的更新方法。
  • 实现用于训练深度网络的批量归一化（ batch normalization ）和层归一化（Layer Normalization）。
  • 实现随机失活（dropout）。
  • 进行高效的交叉验证并为神经网络结构找到最好的超参数。
  • 理解卷积神经网络的结构，并积累在数据集上训练此类模型的经验。
  • 获得主要深度学习框架的经验，例如TensorFlow或PyTorch。

注：本次作业在本地完成。

本人作业代码：点击这里

0 环境搭建

  1. 本次作业都是在本地Windows10系统上完成。

  2. 最后一个问题需要使用TensorFlow或PyTorch训练卷积神经网络，所以首先需要能有NVIDIA GPU，（我的是GTX 860M，很差的显卡，凑合能用。）如果有先百度一下自己的显卡能否支持TensorFlow GPU版本。理论上也可以在没有GPU的情况下完成整个任务，尽管这会使训练变得更慢。参考代码在没有GPU的双核笔记本电脑上运行10-15分钟。

  3. 如果符合硬件要求，建议安装TensorFlow GPU版本，这样训练速度会很快。安装需要先搭建其工作环境，包括显卡驱动、CUDA、cuDNN等。详细的搭建教程请参考本人的一篇相关攻略：点击这里（不过最后一步建议安装tensorflow1.9版本，因为版本过高cuDNN会出问题：pip install tensorflow-gpu==1.9.0）

  4. 下载作业并解压（2018年版本2）：点击这里.

  5. 下载 CIFAR-10 数据。有三种方式，一是可以去Linux系统，按照官方操作，进入assignment2文件夹，执行：

cd cs231n/datasets
./get_datasets.sh

将下载的数据拷贝到Windows下相同位置即可；二是直接去官网下载，解压到cs231n/datasets，下载地址点击这里；三是如果已完成作业一，可以直接将作业一里的数据集拷贝到作业二相同位置。

  1. 在assignment2目录下启用IPython notebook服务器，输入指令：jupyter notebook，自动进入浏览器打开Notebook，选择相应的 .ipynb文件即可。

1 全连接神经网络

要求：IPython Notebook文件FullyConnectedNets.ipynb将会介绍模块化设计，然后使用不同的层来构建任意深度的全连接网络。为了对模型进行最优化，还需要实现几个常用的更新方法。

要点：
1. 数据结构与之前的不同，这次是4维的，比如（50000, 3, 32, 32）；
2. 全连接、ReLU、softmax/svm损失都比较简单，和之前类似；
3. 合理性检查、梯度检查、更新方式，按说明做即可；
4. 专门用于训练的Solver模块设计的很巧妙，要能看懂！
5. 不定深度的全连接网络注意分析网络初始化特点，采用循环结构。

2 批量归一化

要求：在IPython Notebook文件BatchNormalization.ipynb中需要实现批量归一化，然后将其应用于深度全连接网络的训练中。

要点：
1. 批量归一化的前向传播反向传播一定要参考论文！
2. 理解批量归一化对权重初始化的作用，以及批量大小对批量归一化的影响；
3. 层归一化是为了解决批量尺寸的问题，实现过程就是批量归一化的转置。
4. 将批量/层归一化加到全连接网络，理清逻辑。

3 随机失活（Dropout）

要求：IPython Notebook文件Dropout.ipynb将会实现随机失活，然后在模型泛化中检查它的效果。

要点：
1. 随机失活的实现很简单，前向反向都承掩模即可，对抑制过拟合效果特别好；
2. 将随机失活加入到全连接网络时，可以自定义一组新的前向传播反向传播函数，包含全连接 – 批量归一化 – Dropout – ReLU。

4 卷积神经网络

要求：在IPython Notebook文件ConvolutionalNetworks.ipynb中实现几个卷积神经网络中常用的新的层。

要点：
1. 卷积层的实现比较复杂，不考虑速度时可以使用4层循环嵌套；
2. 卷积层反向传播原理在本人作业中有详细介绍；
3. 池化层相对来说比较简单，也需要使用循环；
4. 以上的实现不用考虑速度，因为早已有了快速的卷积池化，可以直接用；
5. 空间批量归一化可以变换数据后直接调用批量归一化；
6. 组归一化的实现逻辑和层归一化很相似。

5 使用PyTorch / TensorFlow

要求：对于最后一部分，使用TensorFlow或PyTorch这两个流行且功能强大的深度学习框架。只需要完成这两个笔记本中的一个，不需要同时执行这两项工作。打开PyTorch.ipynb或TensorFlow.ipynb。 在那里了解框架的工作原理，最终在CIFAR-10上训练自己设计的卷积网络，以获得最佳性能。

要点：
1. 选择TensorFlow环境：
打开命令行输入：

activate tensorflow  # 激活自己的TensorFlow环境
conda install ipykernel  
python -m ipykernel install --user --name tensorflow --display-name "Python tensorflow"
pip install matplotlib  # 安装需要的包

这样再次使用jupyter notebook命令打开笔记时就可以选择conda环境了，方法是进入TensorFlow.ipynb点击上方 kernel->change kernel ->Python tensorflow，选中的kernel只对当前的文件有效。如果遇到cuDNN初始化失败的错误，一般来说是因为TensorFlow版本过高，建议安装1.9版本：pip install tensorflow-gpu==1.9.0
2. 第一次运行需要下载数据，耐心等待，以后就不用再下载了。处理后的数据是：
（50000, 32, 32, 3）格式
3. 剩下的跟着步骤做即可，基本都是以两层神经网络为例，模仿者实现三层卷积网络，内容很相似；
4. 注意TensorFlow的静态图结构，所有的节点在计算图上，运行时提供数据实现真正的计算；API的层次会越来越高，用起来也会越来越方便；
5. 最后一步自由训练时，提示中说不能使用层对象构建批量归一化和Dropout，否则train_34()函数失效，实际上没有问题；由于图片数据尺寸很小，不建议使用大的卷积核，最大5×5就可以了；如果使用很深的网络，建议一定要使用Dropout来抑制过拟合；通过全连接网络时，需要使用flatten()函数展平数据；主要调节的超参数就是学习率、随机失活比、卷积核尺寸、卷积核数量等；本人的方法可以在5次epoch之内达到73%的验证准确率，感兴趣可以参考。

    原文作者：HRain
    原文地址: https://www.jianshu.com/p/1085b196cdfd
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