Lecture for high school teachers 臺北市3A中心研習課程 Oct. 24, 2019

1. Jason Tsai (蔡志順) 2019.10.24
Deep01（愛因斯坦人工智慧）
Convolutional Neural Networks (CNN)
卷積神經網路的前世今生
*Picture adopted from https://bit.ly/2o1OKct

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3. 大綱 (Outlines)
• 生物神經元及其模型
• 視覺的研究發現和啟發
• 卷積神經網路原理
• 如何訓練神經網路
• 經典卷積神經網路模型
• 卷積神經網路應用實例

4. 生物神經元及其模型

5. 神經元 (neuron) 示意圖

6. 神經元間的溝通之處
突觸 (synapse)

7. 動作電位 (action potential)

8. 海柏學習法則
(Hebb’s learning rule)
 突觸前神經元向突觸後神經元持續重複的刺激，使得神
經元之間的突觸強度增加。

9. 第一代人工神經元模型

10. 第二代人工神經元模型

11. 第三代人工神經元模型
Spiking Neural Networks (脈衝神經網路)
SDTP (spike-timing-dependent plasticity)

12. 視覺的研究發現和啟發

13. 視覺皮質傳導路徑
空間位置 (where pathway)
物體識別 (what pathway)

14. 皮質柱 (cortical column)
感受野 (receptive field)

15. Simple 和 Complex 細胞
Hubel & Wiesel (1962)

16. 階層稀疏分散表徵 (Hierarchical Sparse
Distributed Representations)

17. Neocognitron 模型
福島邦彥 (1980)

18. 卷積神經網路原理

19. 全連接網路 (Fully connected
networks)

20. 卷積神經網路 (Convolutional neural
networks)
此圖例為二元分類器

21. 基本原則 (General principle)
局部連接(locally connected)
[區域感受野]
權重共享(weight sharing)
[共用學習參數]

22. 基本組件 (Building block)

23. (經過學習的) filters (kernels)

24. 階層特徵 (Hierarchy of features)

25. 卷積 (Convolution)
特稱圖(feature map)
輸入(此處為5x5)
此處卷積核(convolution filter)大小為3x3

26. 卷積層 (Convolutional layer)
 Depth (D): filter (或稱 kernel) 數目
 Stride (s): 每一次 kernel 移動的間隔
 Zero padding (p): 每一輸入邊緣填0的寬度
若以 i 表示輸入寬度大小，k 表示 kernel
寬度大小， 卷積運算後 feature map 的寬
度大小 (o) 公式為：
o = D 個 [(i - k + 2p) / s] + 1
以輸入為28x28，5x5卷積核，stride為1，padding為2為
例，輸出大小仍為 28x28 feature map。

27. 卷積運算

28. 非線性變換
激活函數 (Activation function)

29. 正規化 (Normalization)

30. 池化層 (Pooling layer)
平均池化
Average pooling
最大池化
Maximal pooling

31. 區域感受野 (Local receptive field)
稀疏連結 (Sparse connectivity)
全連接網路
Fully connection networks
卷積神經網路
Convolutional neural networks
(輸入)

32. 權重共享 (Weight sharing)
 此處 w1=w4=w7, w2=w5=w8, w3=w6=w9
 具有 translational invariance 的特性

33. 反卷積網路

34. 反卷積 (Deconvolution)
stride (步長) = 1 stride (步長) = 2
公式: o = s (i – 1) + k - 2p

35. 上池化 (Unpooling)

36. 上採樣 (Unsampling)

37. ConvNet-to-DeconvNet

38. 擴張卷積 (Dilated convolution)

39. 可變形卷積
(Deformable convolution)

40. 典型卷積與可變形卷積

41. 如何訓練神經網路

42. 損失函數 (Loss function) / 目標函數
(Objective function)
P(x)為目標機率，Q(x)為
實際機率。
最小化損失函數 L
θ* = arg min L(θ)
 Mean square error (最小均方差)
 Cross entropy (交叉熵)
Video tutorial: https://youtu.be/ErfnhcEV1O8

43. 隨機梯度下降
(Stochastic gradient descent, SGD)

44. 隨機梯度下降 (SGD)
minibatch

45. 梯度下降圖例

46. 倒傳遞演算法 (Back-propagation)

47. 經典卷積神經網路模型

48. LeNet-5 (1998)
Paper: http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-01a.pdf
在 MNIST 手寫數字資料集中圖片大小為 28x28，實作
上常常左右邊緣各補 (padding) 二個 pixels 變成 32x32。
此模型的卷積核 (convolution kernel) 大小為 5x5

49. 使用 PyTorch 實現 LeNet-5 模型
import torch.nn as nn
Import torch.nn.functional as F
class LeNet5(nn.Module):
def __init__(self):
super().__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5)
self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5)
self.mxpol = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
self.fc1 = nn.Linear(16*5*5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.conv1(x))
x = self.mxpol(x)
x = F.relu(self.conv2(x))
x = self.mxpol(x)
x = x.view(x.size(0), -1)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
return self.fc3(x)
net = LeNet5()
此處激活函數改用現在普遍被
採用的 ReLU

50. AlexNet (2012)
Paper: https://www.cs.toronto.edu/~fritz/absps/imagenet.pdf

51. VGGNet (2015)
Paper: https://arxiv.org/abs/1409.1556

52. Inception (2015)
Paper: https://www.cs.unc.edu/~wliu/papers/GoogLeNet.pdf

53. Residual block: y = F(x)+x
Paper: https://arxiv.org/abs/1512.03385
Deep residual networks
ResNet (2015)

54. ResNet-34

55. ResNet 的循環形式 (recurrent
form)

56. DenseNet (2016)
Paper: https://arxiv.org/abs/1608.06993

57. U-Net (2015)
Paper: https://arxiv.org/abs/1505.04597

58. 卷積神經網路應用實例

59. 這是什麼?
分類 (Classification)

60. 瑕疵／病徵檢測 (Defect / Symptom
inspection )

61. 目標識別 (Object detection)

62. 圖像分割 (Segmentation)
語義分割 實例分割

63. 自駕車圖像分割應用

64. 腫瘤圖像分割應用

65. 姿態追蹤 (Skeleton / pose tracking)

66. 風格遷移 (Style transfer)

67. 漫畫風

68. 生成對抗網路
(Generative adversarial networks,
GAN)
Video tutorial: https://youtu.be/dCKbRCUyop8

69. GAN 生成的擬真照片

70. 超解析度 (Super-resolution)
低解析度→高解析度

71. 照片修整
黑白→彩色

72. 推薦系統 (Recommender system)

73. 看圖說故事 (Image captioning)

74. 人臉辨識 (Face recognition)

75. 人臉辨識典型範疇

76. 估計數量 (Count / Estimate)

77. 異常偵測 (Anomaly detection)

78. 推薦書單
 科普
 進階
 入門
 高階

79. Q & A