李宏毅机器学习课程|李宏毅机器学习课程笔记4（CNN、Why Deep、Semi-supervised）
台湾大学李宏毅老师的机器学习课程是一份非常好的ML/DL入门资料，李宏毅老师将课程录像上传到了YouTube，地址：NTUEE ML 2016 。
这篇文章是学习本课程第10-12课所做的笔记和自己的理解。
Lecture 10: Convolutional Neural Network
Why CNN for Image
CNN的参数比全连接神经网络少得多，为什么CNN只用较少的参数就可以用于处理图像呢？这是因为图像具有以下三点特征：
1、一些模式比整张图片小得多，例如“鸟喙”就比整张图片小得多；
2、同样的模式可能出现在图像的不同区域，例如“鸟喙”可能出现在图片的左上方也可能出现在图像的中间；
3、对图像的降采样不会改变图像中的物体。
CNN的卷积层的设计对应着前两点，池化层的设计对应着第三点。
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卷积层
理解卷积操作的动图
卷积是一种神经网络的连接方式：
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Shared weights: 同色的weight相等。
max pooling和flatten都很简单。
CNN in Keras
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What does CNN learn?
上例中第二个卷积层有50个11x11的filter，它们的参数是学出来的，设第k个filter的活跃度为 ak ，固定参数，用梯度上升法求使 ak最大的input image。
得到的结果是，使各个filter活跃度最大的image是各种条纹。这层filter看的还是局部信息。
而使flatten后的FC层的filter活跃度最大的image，就显示出了各种轮廓，说明这些filter看的是整体信息。
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固定参数，求input image，让output layer的各neuron的output最大，并没有得到期望中的数字图片，而是很杂乱的图像。（白色表示有墨水。）
对目标output加一个L1正则项，所得结果稍显数字轮廓。
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Deep Dream 与 Deep Style 有着与之类似的思路。
Deep Dream 与 Deep Style
Deep Dream: 将一张image作为CNN的输入，将CNN某个hidden layer的output（vector）拿出来，让其中正的更正、负的更负，把它作为新的image的target.
Deep Style:
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左边CNN filter output代表内容，后边的CNN的filter output之间的correlation代表风格。
要找一张image，其content (filter output)像左，style (output correlation)像右。
CNN的其它应用
【李宏毅机器学习课程|李宏毅机器学习课程笔记4（CNN、Why Deep、Semi-supervised）】阿尔法狗：棋盘作为image，有开篇所讲的前两个特点，但没有第三个特点，所以阿尔法狗没有pooling layer。
语音识别应用，CNN的filter只会在频谱的频率方向扫描，不会在时间方向扫描。
文本分类应用，CNN的filter只会在sentence matrix的时间方向扫描，不会在embedding dimension方向扫描。
所以，在具体场景应用CNN时，如何设计CNN的结构，需要考虑场景本身的性质特点。
Lecture 11: Why Deep? 在比较浅层网络与深层网络时，要让“矮胖”的网络和“高瘦”的网络的参数数目相等，这样比较才公平。
即便是在深层网络参数较少的情况下，深层网络也会比浅层网络表现好。
这是因为“深层”其实相当于“模组化”，第一个隐层是最基本的分类器，第二个隐层是用第一个隐层建造的分类器，以此类推。
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浅层网络确实可以表示任意函数，但是使用深层结构更有效率。
好比逻辑门电路，用两层逻辑门就可以实现任何布尔函数，但是用多层结构更简单、需要的逻辑门更少。
神经网络也是如此，单隐层网络可以表示任何连续函数，但是多层结构表示起来更简单、需要的神经元更少，所以比较不容易overfitting，或只需较少的data。
而且，深层结构可以比较有效率地使用data。
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1层hidden layer与3层hidden layer（相同数目的参数），3层的效果更好。
但理论上，3层可达到的效果，1层也能达到：要在1层learn的时候，target从真实label改为3层的output，这样1层的结果会接近3层的结果。
Lecture 12: Semi-supervised 半监督学习的训练数据，有一部分是标注数据，有一部分是无标注数据。
Transductive learning和Inductive learning都可算是半监督学习，区别在于前者的无标注数据是测试数据（除去label），而后者的无标注数据不包括测试数据。实际中用哪种常取决于是否有测试集。
无标注数据的分布会让我们做出一些假设，半监督学习有没有用就取决于假设是否合理。
生成模型的半监督学习Semi-supervised Learning for Generative Model
无标注数据有助于重新估计生成模型假设中的参数，从而影响决策边界。算法采用EM算法。
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EM的每次（E步、M步）都让likelihood增加一点。
低密度分离假设Low-density Separation Assumption
Self-training 从标注数据得到模型 f? （用什么方法都可以），将模型 f?用于无标注数据得到伪标签，将一部分无标注数据连同伪标签移入标注数据中（选择那些无标注数据是开放性的，可以给每个伪标签一个信度），重复训练、再次得到 f? ……
回归问题用self-training不影响 f? ，所以回归问题不能用self-training方法。
self-training类似于生成模型的半监督学习，区别在于：self-training是硬标签，而Semi-supervised Learning for Generative Model是软标签。
对神经网络来讲，用软标签是没有用的。用硬标签就相当于用Low-density Separation Assumption（强制属于某一类，非黑即白）。
Entropy-based Regularization 如果神经网络的输出是一个分布，我们希望这个分布要集中。
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平滑假设Smoothness Assumption
假设特征的部分是不均匀的（在某些地方集中，某些地方分散），如果两个特征在高密度区域是相近的，那么二者的标签是相同的。
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（两个“2”之间有各种2的变体，两个正侧面之间有45°侧面、正面等）
用聚类再标注的方法，可以，但是用像素做聚类结果不会很好，因为有的同类不像，有的异类相像。应该先用deep autoencoder抽feature，再做聚类。
也可以用图结构来表示高密度区域，图的建立与结果很关键。
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定义 s(xi,xj)的时候，如果 xi,xj是图像，那么根据像素定义相似度结果应该不会好，用autoencoder抽feature比较好。
exp指数函数是必要的，可以带来比较好的performance，让距离稍远一点s就很小。
用基于图的方法需要data足够多，不然信息传不过去。
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定义平滑度，将其作为损失函数中的正则项：
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（计算smoothness不一定是在output算）
更优的表示Better Representation
精神：寻找在表面观察背后隐藏着的更好的表示。
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李宏毅机器学习课程笔记
李宏毅机器学习课程笔记1：Regression、Error、Gradient Descent
李宏毅机器学习课程笔记2：Classification、Logistic Regression、Brief Introduction of Deep Learning
李宏毅机器学习课程笔记3：Backpropagation、”Hello world” of Deep Learning、Tips for Training DNN
李宏毅机器学习课程笔记4：CNN、Why Deep、Semi-supervised
李宏毅机器学习课程笔记5：Unsupervised Learning - Linear Methods、Word Embedding、Neighbor Embedding
李宏毅机器学习课程笔记6：Unsupervised Learning - Auto-encoder、PixelRNN、VAE、GAN
李宏毅机器学习课程笔记7：Transfer Learning、SVM、Structured Learning - Introduction
李宏毅机器学习课程笔记8：Structured Learning - Linear Model、Structured SVM、Sequence Labeling
李宏毅机器学习课程笔记9：Recurrent Neural Network
李宏毅机器学习课程笔记10：Ensemble、Deep Reinforcement Learning
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