学习笔记:斯坦福2017季CS231n深度视觉识别课程视频(by Fei-Fei Li, Justin Johnson, Serena Yeung)图像分类笔记

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CS231n课程笔记翻译:图像分类笔记(上)

图像分类、数据驱动方法和流程

目标:这一节我们将介绍图像分类问题。所谓图像分类问题,就是已有固定的分类标签集合,然后对于输入的图像,从分类标签集合中找出一个分类标签,最后把分类标签分配给该输入图像
在后面的课程中,我们可以看到计算机视觉领域中很多看似不同的问题(比如物体检测和分割),都可以被归结为图像分类问题

例子:以下图为例,图像分类模型读取该图片,并生成该图片属于集合 {cat, dog, hat, mug}中各个标签的概率。需要注意的是,对于计算机来说,图像是一个由数字组成的巨大的3维数组。在这个例子中,猫的图像大小是宽248像素,高400像素,有3个颜色通道,分别是红、绿和蓝(简称RGB)。如此,该图像就包含了248X400X3=297600个数字,每个数字都是在范围0-255之间的整型,其中0表示全黑,255表示全白。我们的任务就是把这些上百万的数字变成一个简单的标签,比如“猫”。

在这里插入图片描述
图像分类的任务,就是对于一个给定的图像,预测它属于的那个分类标签(或者给出属于一系列不同标签的可能性)。图像是3维数组,数组元素是取值范围从0到255的整数。数组的尺寸是宽度x高度x3(因为有这么多pixel),其中这个3代表的是红、绿和蓝3个颜色通道。

数据驱动方法:如何写一个图像分类的算法呢?这和写个排序算法可是大不一样。怎么写一个从图像中认出猫的算法?搞不清楚。因此,与其在代码中直接写明各类物体到底看起来是什么样的,倒不如说我们采取的方法和教小孩儿看图识物类似:给计算机很多数据,然后实现学习算法,让计算机学习到每个类的外形。这种方法,就是数据驱动方法。既然该方法的第一步就是收集已经做好分类标注的图片来作为训练集,那么下面就看看数据库到底长什么样:略

图像分类流程:
输入:输入是包含N个图像的集合,每个图像的标签是K种分类标签中的一种。这个集合称为训练集
学习:这一步的任务是使用训练集来学习每个类到底长什么样。一般该步骤叫做训练分类器或者学习一个模型
评价:让分类器来预测它未曾见过的图像的分类标签,并以此来评价分类器的质量。我们会把分类器预测的标签图像真正的分类标签对比(关联的思想)。毫无疑问,分类器预测的分类标签和图像真正的分类标签如果一致,那就是好事,这样的情况越多越好

Nearest Neighbor分类器

图像分类数据集:CIFAR-10
一个非常流行的图像分类数据集是CIFAR-10。这个数据集包含了60000张32X32的小图像。每张图像都有10种分类标签中的一种。这60000张图像被分为包含50000张图像的训练集和包含10000张图像的测试集。在下图中你可以看见10个类的10张随机图片。

假设现在我们有CIFAR-10的50000张图片(每种分类5000张)作为训练集,我们希望将余下的10000作为测试集并给他们打上标签

Nearest Neighbor算法将会拿着测试图片和训练集中每一张图片去比较(遍历训练集中的每一张图片),然后将它认为最相似的那个训练集图片的标签赋给这张测试图片

那么具体如何比较两张图片呢?在本例中,就是比较32x32x3的像素块。最简单的方法就是逐个像素比较,最后将差异值全部加起来。换句话说,就是将两张图片先转化为两个向量I1和I2,然后计算他们的L1距离:
在这里插入图片描述

k-Nearest Neighbor 译者注:上篇翻译截止处

为什么只用最相似的1张图片的标签来作为测试图像的标签呢?这不是很奇怪吗!是的,使用k-Nearest Neighbor分类器就能做得更好。它的思想很简单:与其只找最相近的那1个图片的标签,我们找最相似的k个图片的标签,然后让他们针对测试图片进行投票,最后把票数最高的标签作为对测试图片的预测。所以当k=1的时候,k-Nearest Neighbor分类器就是Nearest Neighbor分类器。从直观感受上就可以看到,更高的k值可以让分类的效果更平滑,使得分类器对于异常值更有抵抗力

CS231n课程笔记翻译:图像分类笔记(下)

验证集、交叉验证集和超参数调参

k-NN分类器需要设定k值,那么选择哪个k值最合适的呢?我们可以选择不同的距离函数,比如L1范数和L2范数等,那么选哪个好?还有不少选择我们甚至连考虑都没有考虑到(比如:点积)。所有这些选择,被称为超参数(hyperparameter)。

你可能会建议尝试不同的值,看哪个值表现最好就选哪个。但决不能使用测试集来进行调优。当你在设计机器学习算法的时候,应该把测试集看做非常珍贵的资源,不到最后一步,绝不使用它。如果你使用测试集来调优,而且算法看起来效果不错,那么真正的危险在于:算法实际部署后,性能可能会远低于预期。这种情况,称之为算法对测试集过拟合

交叉验证。有时候,训练集数量较小(因此验证集的数量更小),人们会使用一种被称为交叉验证的方法,这种方法更加复杂些。还是用刚才的例子,如果是交叉验证集,我们就不是取1000个图像,而是将训练集平均分成5份,其中4份用来训练,1份用来验证。然后我们循环着取其中4份来训练,其中1份来验证,最后取所有5次验证结果的平均值作为算法验证结果。

## Nearest Neighbor的优劣

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