實(shí)踐教程｜用 C++ 從零開始實(shí)現(xiàn)CNN

目前搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）一般直接用 Pytorch、Tensorflow 等深度學(xué)習(xí)框架，很簡(jiǎn)單。但如果是手寫反向傳播過程，情況就比 BP 網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜多了，因?yàn)椴粌H僅是矩陣相乘。

目標(biāo)是，從零開始實(shí)現(xiàn) CNN。

剛開始，本人搜網(wǎng)上的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向推導(dǎo)的相關(guān)博客，發(fā)現(xiàn)了幾個(gè)問題：

• 公式看的實(shí)在腦袋疼，不好理解，一大堆的 ，變量還特別多，最后自己實(shí)現(xiàn)才發(fā)現(xiàn)，卷積的時(shí)間復(fù)雜度還挺高，好幾層 for；
• 卷積層的反向傳播，從輸出回傳的梯度 ，求輸入的梯度 存在一個(gè)權(quán)重矩陣 rot180 的操作，而且還需要對(duì)梯度 填充 padding 的問題，見卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)反向傳播算法 - 劉建平Pinard - 博客園：https://www.cnblogs.com/pinard/p/6494810.html（劉建平老師的博客強(qiáng)烈推薦），如下

這個(gè)例子沒有錯(cuò)，但只是一種特殊情況，如果步長(zhǎng) stride 大于 1，就不僅僅是外圍填充 0 了，還需要對(duì) 數(shù) 據(jù)之間也做填充 0，具體過程和轉(zhuǎn)置卷積的前向過程一模一樣。但即使真的可以這樣做，寫對(duì)了，做 padding 消耗也是很大的，假設(shè) stride = 2，則大約有 的計(jì)算都是跟 0 做乘法，是無意義的計(jì)算，個(gè)人以為不可取，個(gè)人改用了其他思路。

后續(xù)一步步實(shí)現(xiàn)，遇到的也不僅僅這兩個(gè)問題，一一克服，整個(gè)過程的關(guān)鍵就是——硬著頭皮，老老實(shí)實(shí)寫，別看公式。

這也是本人一直以來的夙愿，終于實(shí)現(xiàn)。整個(gè)過程中，又回顧了一些 C++ 的坑與優(yōu)化技巧，對(duì)卷積的前向以及后向過程和如何搭建深度學(xué)習(xí)流程有了更清晰的認(rèn)識(shí)，收獲頗豐。

提綱

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（一）tensor 定義：https://zhuanlan.zhihu.com/p/463673933

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（二）從圖像到 tensor：https://zhuanlan.zhihu.com/p/468161119

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（三）ReLU 層：https://zhuanlan.zhihu.com/p/468161821

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（四）池化層：https://zhuanlan.zhihu.com/p/468163843

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（五）卷積層：https://zhuanlan.zhihu.com/p/468164733

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（六）Linear 線性層：https://zhuanlan.zhihu.com/p/468165951

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（七）搭建 CNN 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：https://zhuanlan.zhihu.com/p/469475509

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（八）訓(xùn)練 CNN：https://zhuanlan.zhihu.com/p/468177334

代碼

https://github.com/hermosayhl/CNN

環(huán)境

1. Windows 11
2. >=C++17（TDM GCC 10.3.0：https://jmeubank.github.io/tdm-gcc/download/）
3. OpenCV 4.5.2
4. 構(gòu)建工具 Cmake

數(shù)據(jù)集

采用的小型圖像分類數(shù)據(jù)集，從 cat-dog-panda：https://www.kaggle.com/ashishsaxena2209/animal-image-datasetdog-cat-and-panda 數(shù)據(jù)集剔除 cat（cat 和 dog 相對(duì)比較難），然后又從 CUB-200 bird：http://www.vision.caltech.edu/visipedia/CUB-200.html 數(shù)據(jù)集中隨機(jī)抽出 1000 張鳥類圖像，湊成三分類的小型數(shù)據(jù)集。train : valid : test 比例 8:1:1。

網(wǎng)絡(luò)模型

本人也不知道是什么網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，隨便設(shè)計(jì)的（能跑就行），只有卷積層、最大池化層、ReLU 層、Softmax 層、Linear 全連接層，比 AlexNet 要簡(jiǎn)單，接受的輸入大小是 224x224x3，輸出 3 個(gè)值，經(jīng)過 softmax 得到概率，損失函數(shù)是交叉熵，優(yōu)化方法是 SGD 隨機(jī)梯度下降，最終在測(cè)試集上大概可以達(dá)到 0.91 的準(zhǔn)確率，不高，但至少跑通了。

后面雖然也寫了 BatchNorm 層、DropOut 層，訓(xùn)練是沒問題的，這倆的前向和反向傳播都對(duì)，但 valid 和 test 階段，過擬合了。。。按照網(wǎng)上諸多說法嘗試，但都失敗了，遺留問題。

后面還嘗試了 Grad-CAM 可視化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)跟論文里的細(xì)節(jié)些許不一樣，例子如下，分類為 bird

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