深度学习之基础模型-NIN

Network in Network 是google提出的一种在网络结构上非常具有创造性的文章。以前的深度学习结构，往往是CNN+FC之类的组合，这样在CNN与FC进行结合的过程中，则把两部分过程独立来开，CNN负责提取特征，FC负责特征分类。

而NIN则利用mlpconv和global average pooling将CNN和FC两部分有机的结合在一起，使得其可解释性更强。从而文章的创新点：

 *提出了mlpconv代替普通的卷积操作，从而来提升抽象能力 *提出了global average pooling，从而将CNN与FC有机的结合在一起，使得整个网络结构的可解释性更加强，效果也更佳

创新点一：mlpconv

首先，普通的卷积操作都是通过一个线性变换，然后后面跟着一个非线性激励函数

output(x)=f(w∗x+b)

其中，w∗x+b为线性变换，函数f为非线性激励函数，例如sigmoid,tanh,ReLU等，但是这种抽象能力比较弱，指出这种表达能力只能正线性行可分的情况比较适应，换句话说，该结构的非线性表达能力较弱。

作者比较了传统的conv和mlpconv之间的区别：

• mlpconv在普通的卷积后面接了一个多层感知机MLP
• 在conv与MLP之间的连接采用的是global average pooling的方法：使得conv后的每一层特征通过全局平均产生一个元素，形成一个向量，然后在进行MLP，从而这样形成的特征层可以表示为分类目标的置信层（confidence map）

创新点二：global average pooling

一般的卷积神经网络，又CNN+FC构成，FC负责分类，最终的分类目标有多少类，则最后的输出多少维的向量，对应类别信息。但是，在CNN最后的特征层到FC是一个全联接，导致这部分的参数占据了整个网络参数的大部分，而且全联接很容易导致过拟合（overfitting）。

作者提供了一种全新的从特征层到最终的分类目标–global average pooling。该方法使得最终的特征层的深度等于最终的分类目标的种类数，然后后面紧跟一个全局平均池化，从而可以将特征层转化为一个分类向量，和最终的分类结果产生了直接的联系。

 *该方法大大的减少了模型的参数，由于该连接方式没有参数，从而没有计算，大大减少了计算量，提高了计算速度 *该方法有效避免过拟合 *可解释性非常强，可以讲最终的feature map看作最终分类目标的confidence map

从上图中，可以看出最终的特征层与分类目标之间具有很强的相关性。

网络结构

论文中给出的结构如上图，作者将mlpconv作为一个最小单元，然后多个mlpconv叠加在一起，然后生成一个n（分类目标数量）层的特征层，最后通过global average pooling生成一个输出向量（n维，每一特征层生成一维）。

详细的结构可以参考下图：

【来源】

效果分析

首先作者在不同的数据集上进行了对比，发现该方法具有很好的效果：

 在cifar10数据集上，可以达到state-of-the-art的效果，而在cifar100，SVHN， MINST上面也达到了很好的效果

作者最后也进一步试验，强调了global average pooling和fc相似，都具有扮演着线性变换的作用，将特征图转化为特征向量，但前者相比较fc的方法效果更好

参考资料

https://arxiv.org/pdf/1312.4400.pdf
http://www.cnblogs.com/yinheyi/p/6978223.html
http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50458190