Caffe作者---贾扬清微信讲座纪要及讲座PPT
注：本贴内容和PPT转载自“机器学习研究会”服务号，版权属于“机器学习研究会”。欢迎关注“机器学习研究会”服务号~机器学习研究会是北京大学大数据与机器学习创新中心旗下的学生组织，旨在构建一个机器学习从事者交流的平台。“交流群”模块可进行协会交流群入群申请，“学习资源”模块可获得开放的数据集、工具以及进行计算资源申请，“活动信息”可获得协会活动信息、进行报名、获得活动后期的材料。欢迎利用~
活动讲座PPT：
贾扬清微信讲座文字版一、讲座正文：大家好！我是贾扬清，目前在Google Brain，今天有幸受雷鸣师兄邀请来和大家聊聊Caffe。没有太多准备，所以讲的不好的地方还请大家谅解。我用的ppt基本上和我们在CVPR上要做的tutorial是类似的，所以大家如果需要更多的内容的话，可以去tutorial.caffe.berkeleyvision.org，也欢迎来参加我们的tutorial：）网页上应该还有一些python的样例帮助大家上手，所以欢迎参观。ppt比较长，所以我想我主要就介绍一下背景以及high level的内容，然后更多关注大家有一些什么具体的问题，希望大家觉得OK。OK，所以大家最近一段时间应该已经听到很多关于deep learning的八卦了。deep learning比较流行的一个原因，主要是因为它能够自主地从数据上学到有用的feature。特别是对于一些不知道如何设计feature的场合，比如说图像和speech。deep learning可以学习到比以往比如说sift或者MFCC这样手工设计的feature更好的方法，而且像slide 4显示的一样，这些feature有很强的semantic的含义。所以很多时候在用到其他的一些task的时候会很有效，这也是为什么我们可以用一个feature来实现很多比如说识别，检测，物体分割这样的不同task的缘故。anyway，deep learning其实说回来是个挺久的话题了。Yann Lecun在89年的时候就提出了convolutional Neural Net的idea。然后在手写数字上获得了很大的成功。最近deep learning重新受到关注，最大的原因是两个：一个是大规模的数据集使得我们可以学习到远比digit更加复杂的概念；另外一个是大规模并行计算让我们可以做很快的优化，使得以前我们没法想象的计算量都变成小case了：）所以这些都很美好。。。但是问题是，写code还挺麻烦的。所以大家肯定希望有个比较好用的框架来很快上手和试试这些deep learning的算法。所以这就是Caffe了：）Caffe是我在Berkeley写thesis的时候想学习C++和cuda写的，然后写完了觉得我自己用太亏了，所以想贡献给community让大家来用，所以如果你看见一些写得很烂的code，不要骂我：Pcaffe的好处是，我们基本上可以用一个比较简单的语言（google protobuffer）来定义许多网络结构，然后我们可以在CPU或者GPU上面执行这些代码，而且cpu和gpu在数学结果上是兼容的，然后，所有的模型和recipe我们都会公布出来，使得我们可以很容易地reproduce互相发布的结果，这也是我感到很幸运的一个地方，大家都很喜欢caffe，也很喜欢分享自己paper里的成果（比如说MIT的place net和VGG的模型）。anyway，这就是Caffe的简单介绍了，最开始是一个hobby project，但是最近Berkeley和其他公司比如说NVidia，Yahoo在很认真地maintain它，希望能够把整个架构做的更好用。然后我大概讲一下caffe的design吧。基本上，caffe follow了神经网络的一个简单假设 - 所有的计算都是以layer的形式表示的，layer做的事情就是take一些数据，然后输出一些计算以后的结果，比如说卷积，就是输入一个图像，然后和这一层的参数（filter）做卷积，然后输出卷积的结果。每一个layer需要做两个计算：forward是从输入计算输出，然后backward是从上面给的gradient来计算相对于输入的gradient，只要这两个函数实现了以后，我们就可以把很多层连接成一个网络，这个网络做的事情就是输入我们的数据（图像或者语音或者whatever），然后来计算我们需要的输出（比如说识别的label），在training的时候，我们可以根据已有的label来计算loss和gradient，然后用gradient来update网络的参数，这个就是Caffe的一个基本流程。如果大家需要自己实现一个layer的话，可以参考slide28的格式。我简单解释一下，比如说输入是x，我们可以想象一个layer的forward function就是y=f(x)，然后，我们会有一个loss function，记成L(.)，在做backward的时候，网络得到的是上层给出的gradient，dL/dy。然后网络需要做的计算是dL/dx = dL/dy * dy/dx，dy/dx也就是f'(x)，于是，这样我们就可以一层一层往后计算gradient，我找一下具体的slide在哪里：）slide 31简单介绍了一下这个forward和backward的结构，anyway，Caffe里面实现的solver主要也是为了神经网络设计的，在做training的时候，我们一般都会做SGD，就是每次输入一个小batch，做计算，update参数，然后再输入下一个batch，Caffe也实现了许多实际应用上比简单SGD要更有效的算法，比如说momentum 和Adagrad，（顺便插一句，Ilya Sutskever有paper解释说，momemtum其实已经可以很好地实现quasi second order的优化，所以建议大家可以从momentum sgd开始尝试做training）。基本上，最简单地用caffe上手的方法就和slide 35说的一样，先把数据写成caffe的格式，然后设计一个网络，然后用caffe提供的solver来做优化看效果如何，如果你的数据是图像的话，可以从现有的网络，比如说alexnet或者googlenet开始，然后做fine tuning，如果你的数据稍有不同，比如说是直接的float vector，你可能需要做一些custom的configuration，caffe的logistic regression example（slide 36）兴许会很有帮助：）我在和人聊的时候发现大家都比较喜欢fine tune的方法，所以我也简单介绍一下。基本上，finetuning的想法就是说，我在imagenet那么大的数据集上train好一个很牛的网络了，那别的task上肯定也不错，所以我可以把pretrain的网络拿过来，然后只重新train最后几层，重新train的意思是说，比如我以前需要classify imagenet的一千类，现在我只想识别是狗还是猫，或者是不是车牌，于是我就可以把最后一层softmax从一个4096*1000的分类器变成一个4096*2的分类器，这个strategy在应用中非常好使，所以我们经常会先在imagenet上pretrain一个网络，因为我们知道imagenet上training的大概过程会怎么样，所以我觉得算法上主要就是这些了，大概再讲一下最近一些比较有意思的方向吧：）首先是multi-GPU的训练，caffe有一个Flickr的branch可以用来做multi-GPU，不过目前好像把它merge进master得过程有点慢，不过，如果你有兴趣的话，其实multi-GPU不是很难：）比如说，用MPI实现一个GPU之间的synchronization，然后把data transfer和computation 并行起来，基本上就可以实现一个比较直接的single machine multi-gpu training了，当然希望flickr的branch尽早merge。另外，sequence model （RNN, LSTM）也是一个比较热门的方向，一个比较简单地实现RNN的方法是unrolling，就是说，我不来实现一个for loop，而是确定地说我的sequence就是一个固定的长度，这样，整个网络就依然是一个feedforward的网络，除了需要一些weight sharing以外，依然是可以用原先的架构来实现的，另外就是NVidia的cuDNN，NVidia在cuda上做了很多的优化，所以无论大家是用caffe还是实现自己的code，都可以关注一下它，cudnn最近会准备出v3，效果应该比v2还会更快一些。另外一个比较值得关注的数学计算库是Eigen，在CPU上的优化还是挺显著的。Caffe没有太多地用到Eigen，但是我觉得值得提一下：）anyway，我觉得咱们要不还是多留一些时间来讨论大家关注的问题，所以我就先打住了，我们Caffe的主要的contributer都在slide 89上，大家都很nice，如果你在CVPR上碰见我们的话欢迎来聊天：）
二、问答环节：问：在finetuning的时候，新问题的图像大小不同于pretraining的图像大小，只能缩放到同样的大小吗？” 答：对的：）问：目前dl在时序序列分析中的进展如何？研究思路如何，能简单描述一下么答：这个有点长，可以看看google最近的一系列machine translation和image description的工作。问：2个问题：1.目前Caffe主要面对CV或图像的任务，是否会考虑其它任务，比如NLP？2.如果想学习Caffe代码的话，能给一些建议吗？答：Caffe的确主要是做vision的，但是也可以做nlp，caffe的代码学习我觉得主要还是follow tutorial，另外知乎上我记得有一位兄台做过一些解析，但是不是很记得link了...问："请问下师兄，在移动端用深度学习可以实现实时人脸检测么？谢谢" 答：人脸检测可能目前用传统方法还是很competitive的，但是做一些识别等等，我觉得目前的移动设备应该是可以支持的。问“1、fine tuning过程是用已有的模型来初始化现有的模型，那在fine tuning的过程中，怎么在fine tuning的时候，不更新某些层的参数呢？” 答：这个在caffe里面可以设置一些layer的learning rate为零来实现：）问：“我一直想问的问题 就是slide1上的黄嘌呤是什么意思 ，现在的卷积能实现化合物feature的识别吗？” 答：那个其实是咖啡因（caffeine）的分子式 :P问：“请问 训练过程中batch的大小对结果影响大吗？受限于我的gpu内存，我的batchsize不能选太大，我怀疑这个会导致结果的不收敛” 答：理论上batch小是不会影响收敛的。小batch主要的问题是在FC层的计算可能会不是很efficient，但是数学上没有问题。问：“ 现在在caffe里实现的imagnet那个 caffenet，是不是 2-GPU的吗？”答：是单GPU的，其实AlexNet可以直接用单GPU来实现，大家觉得AlexNet是2GPU的缘故是，Alex当年train网络的时候GPU内存太小，他只好用两个GPU来实现：）后来大家一般都是用一个GPU的。问："师兄您好，想用caffe做下反卷积，发现里面有自带deconv层代码，但是不大会使用，官网也没有相关资料" 答：这个的确有点tricky。。。我个人没用过deconv层，所以不是很好解释，你可以在caffe-users@googlegroups.com上问问：）问：“用caffe训练自己的数据时，网络层数、卷积核大小、滑动步长，学习速率这些参数的设置有没有一个规律可循呢？ ” 答：这个相对比较tricky，我觉得更多的还是通过已有的架构然后来做一些微调，个人也没有太好的insights可以分享：微软的paper，vgg，googlenet可能有帮助。问：“目前deep learning用在小数据集上有什么好的方法吗？在小数据集的问题上是不是可以通过减少网络的层数来减少过拟合？”答：小数据集基本上需要通过小的模型来防止overfit，当然如果数据集是图像等等，也可以通过finetuning。另外一个可能是直接手标更多数据，有时候糙快猛但是还挺好使的。“我在自己的数据集上训练，训练的loss函数一直不降低，调小过偏置大小，学习率也改过很多，但是每次都很快的迭代到一个大的值，不再变化，而且测试准确率就等于瞎猜的准确率” 这个可能是learning rate太大或者初始值的问题？可以缩小初始值的scale事实
“请问在s层，如何确定该用mean pooling还是max pooling？”基本上靠试 :P
"目前dl近几年在siamese nets distances结构上的进展如何？研究思路如何？" Yann Lecun有paper讲这个，值得看看
“师兄您好，我想问下不使用matlab或python接口，直接在C++的caffe代码里对图像进行分类有什么好的方式吗，速度会不会比matlab和python更快” 我觉得速度应该差不多，因为matlab和python的overhead不会太大
“dl能实现FFT吗” facebook其实有fft的code，参见fbfft:)
"2、caffe内部的Convolution计算是图像拉伸成向量进行的计算，这种方式会比普通的方法和fft的方法计算更快吗？放大点说，caffe做了哪些算法上的优化 使得计算速度比较快呢？" 那个其实是我的weekend hack，所以推荐大家用其他的优化，比如说cudnn等等。说实话写caffe的时候我没太关注速度....
“师兄，您好！用caffe纯粹做分类的话（前向），需要softmax层吗？看代码有个pro层和softmax一样吗？” 不是很清楚pro层是哪个，不过也可以用logistic，任何传统的分类函数应该都是可以的
“3、对于cxxnet，您是怎么看待的呢？ ” 我还挺喜欢cxxnet的一些设计的，基本上就是大家选自己喜欢的codebase来用吧：）
关于时序的问题统一回答一下 - 大家可以参考最近的machine translation，im2txt等等的一系列文章
“请问，想cxxnet，这些新的框架，也集成了bn，prelu等新的模块，caffe是否会内置这些模块呢>” 我觉得会的，这个在code层面上其实没有太大的问题。我最近主要在做一些refactor，然后还有一些公司的事情，所以没有关注在push新的模块上：）“caffe能否在多个层都连接loss函数，同时进行反向传播” 可以的，关键是要处理好gradient merge的问题，其他都是OK的：）
“caffe里面的激活函数可以自行修改成其他自己设计的激活函数吗” 可以的，你可以参考ReLU层的code，然后改一下relu的函数就可以了
“CNN可以应用到对图像进行深度图提取吗？效果会怎样呢？”最近nyu应该有一篇stereo的文章，应该比较类似？
“caffe会内置rbm的模块吗。nin相关的会不会也会考虑添加。” rbm可能不会，因为最近用得好像比较少。nin其实已经支持了 - nin的本质是1x1的convolution，可以参考googlenet
“我现在是在做机器学习，还没有深入deep learning，是不是要先打好机器学习的基础再学dp会好一点，谢谢贾老师了” 这个我其实也不是很清楚，很多想法其实都是相通的（比如说优化的问题），所以可以都看一些，然后按照自己的需求深入：）
“用hdf5layer实现多label的过程不是很清楚，举个例子说，比如，输入低分辨图像，label是高分辨图像，，这种有没有详细一点的教程，或者师兄能不能简单提一下” 这个主要就是要设计一个input层能够输出不同的top blob，其实caffe在这一点上做的不是很好（因为太关注classification了），可能看一下这些典型的输入层的实现会有帮助。
“caffe能支持lstm、rnn的训练吗？另外，对于百度的dlmc您有什么看法？” Jeff Donahue有一个branch可以来做lstm，我自己在refactor的一些code应该也是可以的，但是因为公司review政策的缘故没法保证什么时候能release :) dmlc我觉得是个挺好的effort，在开源界看到更多中国学生的身影很兴奋!
“师兄您好。想问一个问题，如何将已知的世界知识，比如说语法规则等有效融入到深度学习中？” 这个是个好问题，目前大家都有点倾向于learning from scratch，所以我也说不好怎么做融合，但是应该是一个值得考虑的研究方向
“请问调参方面有什么比较细致的资料或文献集” “solver里的 lr_policy: 选择有什么规律么我看到有fixedinv” 这两个问题，基本上我觉得还是靠经验。marc'aurelio ranzato曾经有一个presentation讲一些有用的trick，容我找找，anyway，不太好找，但是marc'aurelio的网站在这，应该是其中的某一个slides：http://www.cs.toronto.edu/~ranzato/
“用自己的数据（并不属于imagenet的1000个类）在imagenet训练的网络上做finetune时，发现怎么调整参数最后几乎都无法用来分类，这是什么原因呢？” 这个可能需要看一下图片是否类似，比如说imagenet的模型用来做医学图像识别效果就很可能会不是很好，还是需要看这两个task的数据之间是否有相似性.
“接着上一轮的提问，caffe实现多层loss反向传播，我能不能直接在prototxt里每一层后加一层loss，最后的结果会是怎样？” 唔，这个得看loss是什么了，比如说googlenet用到了几个branch来inject softmax，所以基本上还是要寻找和问题相关的loss term
“可否评论一下nature 新出的DL文章？reinforcement learning之类的会是下一个主要结合的点吗？” 哈，Hinton本人的说法是“you won't learn much from that paper”。那个更多的是一个overview，如果希望了解一下DL的来龙去脉的话值得读一下。RL其实还是挺热门的，deepmind做的就有点像RL，berkeley Pieter Abbeel组也做了很多RL的工作
“,lstm97年就出来了，为何最近又火起来” 我觉得是因为LSTM的确可以很好地model sequence data，为啥会有冷热的问题，这个很神秘：）谁也说不清楚，你看CNN也是冷了好几年然后忽然热了。
“dl能实现FFT吗” facebook其实有fft的code，参见fbfft:)” fb是利用了FFT去快速计算，不是我问的意思。用傅立叶变换其实是提取了频域特征，根据应用的不同，最优的变换不一定是FT，可能是时频变换、分数阶FT等等变换。那么问题就来了：利用深度学习算法，能否学习到最优的时频特征表出？如果可以，是不是可以把信号处理里面的固定分析方法都扔掉？” 这个我就的确不是专家了，我觉得这个有点类似于model design的问题，深度学习相当于也是设计了一大类的model，然后在这一类model当中寻找最优的，所以如果有一些oracle knowledge（比如说已有的固定分析的经验）可以知道如何rectify数据，我觉得应该还是有帮助的
“caffe有没有对分布式的支持？”目前在parallel branch里面
“3.caffe的训练过程如何使用gpu对计算性能进行优化” 这个更多的是在code层面上调速度了，如果有兴趣的话，nvidia的nvprof应该会很有帮助
“记得有一篇说论文说 在imagenet上，把30%的标签打乱，反而使得最后的结果更好和更鲁棒。那么是不是意味着我们不需要强定义的数据（不需要那么仔细的标注数据） 就可以训练得到一个不错的模型呢？” 我觉得基本上就是数据越干净，数据越多，效果一般就越好（实际应用上我们有时候会让human rater去再次确认一些不确定的标注）。鲁棒性的问题，我觉得可能是因为增加了regularization？imagenet上基本上还是标准的protocol来training效果最好。
“caffe用的GPU大概成本需要多少” 取决于GPU，我觉得从200到1000美元不等？当然土豪用5000块钱的K80这种事情也是可以的。
“师兄您好！用SGD的时候，收敛充分的前提下，不同的学习率衰减策略是不是结果都差不多？” 恩，一般会差不多
“dl 在ctr预测上有什么好的论文或者资料么？” 我不是很清楚，不过余凯师兄以前讲过百度用DL做CTR效果很好，所以还是很promising的
“不好意思，我的问题可能没表达清楚，您之前说多层loss反向传播，需要处理好gradient的merge，我想问，如果只是在prototxt里，每一层后加上需要的loss函数，那么caffe最终的反向传播会是怎样进行的” 哦，应该是这样的，每一层后面需要一个split层，把这一层的输入变成两个blob，一个继续往下传播，一个输入到loss层里面。在backprop的时候，split层会把这两条路径的gradient加起来
"其实我对师兄解释的dl在时序方面的应用还是不太清楚，能多分析一下吗？" DL在时序方面的应用主要是RNN/LSTM这方面，主要是用来理解sequence的信息，两个用法：（1）提取sequence的feature，然后来做classification或者embedding，（2）从sequence到sequence，比如说输入语音，输出识别的句子
“1.caffe的训练过程能否保持对象的旋转不变性 怎样做到这点” 目前不是很好explicit地输入这样的constraint，主要还是靠data augmentation（输入各种旋转以后的图）来实现
“2.caffe对不同尺度的同一对象的分类和识别有哪些特殊的处理方法” 这个倒也不单是caffe的问题，在图像识别上如果需要处理不同尺度，一般就是做multi-scale的detection，可以参考一下selective search，R-CNN等等的工作
“用自己的数据集，且类型和和imagenet的类型不太一样（比如细胞类型），想用caff训练的话，最少得需要多少数据量，才比较好？” 这个说不太好，所以最好还是先用一部分数据测试一下，然后你可以用从少到多的数据来训练，然后外推一下可能会需要多少数据
“现在caffe上有一些已经训练好的，准确率比较高的模型吗？我在caffe主页下载的几个分类的精度都不高，cifar10和imagenet的都是 百分之八十几，有精度更高的吗？” 基本上imagenet的模型算是准确度最高的了，包括googlenet和vggnet
“softmax_layer和softmax_loss_layer有什么区别。” softmax_layer是做softmax变换（就是把输入的score变成sum to 1的概率值）， softmax_loss是计算prediction和true label之间的cross entropy loss function
“Caffe现在怎么处理变长的图片，因为Conv对变长不明感，而且可以用Dynamic Pooling？”变长的图片可以用SPPNet这样的思路，最后做一个固定输出大小的pooling
“请问多任务学习的DL有什么经验可以分享吗？比如数据分布的均匀性的影响” 数据分布均匀性一般都还是挺tricky的，实际操作上一般我觉得cap一些frequency（如果某一类太多了，就downsample一下）会使得training更好一些
“想问一下：在神经网络的训练过程中，如何能够并行或者说更快地计算？” 主要是靠两点吧，一个是写更快的code（比如说用cudnn优化convolution），一个是写并行计算的框架（这方面我推荐用MPI入手，因为MPI虽然没有fault tolerance等等的好处，但是并行非常简单，可以作为最开始的测试）
“autoencoder 模型中，单个隐含层和多隐层 模型，效果差别很多啊吗？” 这个可能和具体实现有关，隐层多了以后，representation power增加，很可能会提升效果，但是也可能会overfit，所以需要更仔细的training
“请问除了从分类结果看特征表出的优劣，有没有一种通行的方式去看特征表出的优劣？还有一个问题：lstm简直就是一个编码模型…以后机器学习的结构都要往电子工程上靠了吗？我觉得结构越来越复杂正背离dl的初衷了…” 其实大家经常批评DL的问题就是说，我们从设计feature变成了设计model（我记得原话是jitendra malik讲的...啊我太八卦了）。所以这个的确也是一个难解的问题，兴许我们可以做一个算法来自动生成很多model然后evolve这些model？MIT曾经有一篇paper来自动学习网络的结构，但是目前state of the art的模型还经常靠手调
“DL中，能否预知到底学到了一个怎样的物理模型,来实现分类的？” 参见上面的回答：）目前比较困难，在图片上，大家做过一些有意思的实验来检测模型到底学了什么，可以参考karen simonyan的文章（用CNN来生成一个"最像"某一个类别的图像）
先mark 有空来学习 :handshake mark！！！！！！！！ 不错，对快速熟悉caffe有帮助。 讲的很好，多谢分享！:) 谢谢分享~~ mark一下
页:
[1]