配置文件的编写方法及优化方法
JLU-IPVR
听笙
Blob,Layer and Net以及对应配置文件的编写
深度网络(net)是一个组合模型，它由许多相互连接的层（layers)组合而成。Caffe就是组建深度网络的这样一种工具，它按照一定的策略，一层一层的搭建出自己的模型。它将所有的信息数据定义为blobs，从而进行便利的操作和通讯。
Blob是caffe框架中一种标准的数组，一种统一的内存接口，它详细描述了信息是如何存储的，以及如何在层之间通讯的。
1、blob
Blobs封装了运行时的数据信息，提供了CPU和GPU的同步。从数学上来说,Blob就是一个N维数组。它是caffe中的数据操作基本单位，就像matlab中以矩阵为基本操作对象一样。只是矩阵是二维的，而Blob是N维的。N可以是2，3，4等等。对于图片数据来说，Blob可以表示为（N*C*H*W）这样一个4D数组。其中N表示图片的数量，C表示图片的通道数，H和W分别表示图片的高度和宽度。当然，除了图片数据，Blob也可以用于非图片数据。比如传统的多层感知机，就是比较简单的全连接网络，用2D的Blob，调用innerProduct层来计算就可以了。
在模型中设定的参数，也是用Blob来表示和运算。它的维度会根据参数的类型不同而不同。比如：在一个卷积层中，输入一张3通道图片，有96个卷积核，每个核大小为11*11，因此这个Blob是96*3*11*11. 而在一个全连接层中，假设输入1024通道图片，输出1000个数据，则Blob为1000*1024
2、layer
层是网络模型的组成要素和计算的基本单位。层的类型比较多，如Data,Convolution,Pooling,ReLU,Softmax-loss,Accuracy等，一个层的定义大至如下图：
从bottom进行数据的输入 ，计算后，通过top进行输出。图中的黄色多边形表示输入输出的数据，蓝色矩形表示层。
每一种类型的层都定义了三种关键的计算：setup,forward and backword
setup: 层的建立和初始化，以及在整个模型中的连接初始化。
forward: 从bottom得到输入数据，进行计算，并将计算结果送到top，进行输出。
backward: 从层的输出端top得到数据的梯度，计算当前层的梯度，并将计算结果送到bottom,反向传递。
3、Net
就像搭积木一样，一个net由多个layer组合而成。
现给出 一个简单的2层神经网络的模型定义( 加上loss 层就变成三层了)，先给出这个网络的拓扑。
第一层：name为mnist, type为Data，没有输入（bottom)，只有两个输出（top),一个为data,一个为label
第二层：name为ip，type为InnerProduct, 输入数据data, 输出数据ip
第三层：name为loss, type为SoftmaxWithLoss，有两个输入，一个为ip,一个为label，有一个输出loss,没有画出来。
对应的配置文件prototxt就可以这样写：
name: "LogReg"
layer {
name: "mnist"
type: "Data"
top: "data"
top: "label"
data_param {
source: "input_leveldb"
batch_size: 64
}
}
layer {
name: "ip"
type: "InnerProduct"
bottom: "data"
top: "ip"
inner_product_param {
num_output: 2
}
}
layer {
name: "loss"
type: "SoftmaxWithLoss"
bottom: "ip"
bottom: "label"
top: "loss"
}
第一行将这个模型取名为LogReg, 然后是三个layer的定义，参数都比较简单，只列出必须的参数。
Solver及其配置
solver算是caffe的核心的核心，它协调着整个模型的运作。caffe程序运行必带的一个参数就是solver配置文件。运行代码一般为
# caffe train--solver=*_slover.prototxt
在Deep Learning中，往往loss function是非凸的，没有解析解，我们需要通过优化方法来求解。solver的主要作用就是交替调用前向（forward)算法和后向（backward)算法来更新参数，从而最小化loss，实际上就是一种迭代的优化算法。
到目前的版本，caffe提供了六种优化算法来求解最优参数，在solver配置文件中，通过设置type类型来选择。
Stochastic Gradient Descent (type:"SGD")（最常用的）,
AdaDelta (type: "AdaDelta"),
Adaptive Gradient (type:"AdaGrad"),
Adam (type: "Adam"),
Nesterov’s Accelerated Gradient (type:"Nesterov") and
RMSprop (type: "RMSProp")
具体的每种方法的介绍，请看本系列的下一篇文章, 本文着重介绍solver配置文件的编写。
Solver的流程：
1.设计好需要优化的对象，以及用于学习的训练网络和用于评估的测试网络。（通过调用另外一个配置文件prototxt来进行）
2.通过forward和backward迭代的进行优化来跟新参数。
3.定期的评价测试网络。（可设定多少次训练后，进行一次测试）
4.在优化过程中显示模型和solver的状态
在每一次的迭代过程中，solver做了这几步工作：
1、调用forward算法来计算最终的输出值，以及对应的loss
2、调用backward算法来计算每层的梯度
3、根据选用的slover方法，利用梯度进行参数更新
4、记录并保存每次迭代的学习率、快照，以及对应的状态。
接下来，我们先来看一个实例：
net: "examples/mnist/lenet_train_test.prototxt"
test_iter: 100
test_interval: 500
base_lr: 0.01
momentum: 0.9
type: SGD
weight_decay: 0.0005
lr_policy: "inv"
gamma: 0.0001
power: 0.75
display: 100
max_iter: 20000
snapshot: 5000
snapshot_prefix: "examples/mnist/lenet"
solver_mode: CPU
接下来，我们对每一行进行详细解译：
net:"examples/mnist/lenet_train_test.prototxt"
设置深度网络模型。每一个模型就是一个net，需要在一个专门的配置文件中对net进行配置，每个net由许多的layer所组成。每一个layer的具体配置方式可参考前几章中的介绍。注意的是：文件的路径要从caffe的根目录开始，其它的所有配置都是这样。
也可用train_net和test_net来对训练模型和测试模型分别设定。例如：
train_net:"examples/hdf5_classification/logreg_auto_train.prototxt"
test_net:"examples/hdf5_classification/logreg_auto_test.prototxt"
接下来第二行：
test_iter: 100
这个要与test layer中的batch_size结合起来理解。mnist数据中测试样本总数为10000，一次性执行全部数据效率很低，因此我们将测试数据分成几个批次来执行，每个批次的数量就是batch_size。假设我们设置batch_size为100，则需要迭代100次才能将10000个数据全部执行完。因此test_iter设置为100。执行完一次全部数据，称之为一个epoch。
test_interval: 500
测试间隔。也就是每训练500次，才进行一次测试。
base_lr: 0.01
lr_policy: "inv"
gamma: 0.0001
power: 0.75
这四行可以放在一起理解，用于学习率的设置。只要是梯度下降法来求解优化，都会有一个学习率，也叫步长。base_lr用于设置基础学习率，在迭代的过程中，可以对基础学习率进行调整。怎么样进行调整，就是调整的策略，由lr_policy来设置。
lr_policy可以设置为下面这些值，相应的学习率的计算为：
- fixed:保持base_lr不变.
- step: 如果设置为step,则还需要设置一个stepsize, 返回
base_lr * gamma ^ (floor(iter / stepsize)),其中iter表示当前的迭代次数
- exp: 返回base_lr * gamma ^ iter， iter为当前迭代次数
- inv:如果设置为inv,还需要设置一个power, 返回base_lr * (1 + gamma * iter) ^ (-power)
- multistep: 如果设置为multistep,则还需要设置一个stepvalue。这个参数和step很相似，step是均匀等间隔变化，而multistep则是根据 stepvalue值变化
- poly:学习率进行多项式误差, 返回base_lr (1 - iter/max_iter) ^ (power)
- sigmoid:学习率进行sigmod衰减，返回 base_lr ( 1/(1 + exp(-gamma * (iter - stepsize))))
multistep示例：
base_lr: 0.01
momentum: 0.9
weight_decay: 0.0005
# The learning rate policy
lr_policy: "multistep"
gamma: 0.9
stepvalue: 5000
stepvalue: 7000
stepvalue: 8000
stepvalue: 9000
stepvalue: 9500
接下来的参数：
momentum ：0.9
上一次梯度更新的权重，具体可参看下一篇文章。
type: SGD
优化算法选择。这一行可以省掉，因为默认值就是SGD。总共有六种方法可选择，在本文的开头已介绍。
weight_decay: 0.0005
权重衰减项，防止过拟合的一个参数
display: 100
每训练100次，在屏幕上显示一次。如果设置为0，则不显示。
max_iter: 20000
最大迭代次数。这个数设置太小，会导致没有收敛，精确度很低。设置太大，会导致震荡，浪费时间。
snapshot: 5000
snapshot_prefix:"examples/mnist/lenet"
快照。将训练出来的model和solver状态进行保存，snapshot用于设置训练多少次后进行保存，默认为0，不保存。snapshot_prefix设置保存路径。
还可以设置snapshot_diff，是否保存梯度值，默认为false,不保存。
也可以设置snapshot_format，保存的类型。有两种选择：HDF5 和BINARYPROTO ，默认为BINARYPROTO
solver_mode: CPU
设置运行模式。默认为GPU,如果你没有GPU,则需要改成CPU,否则会出错。
注意：以上的所有参数都是可选参数，都有默认值。根据solver方法（type)的不同，还有一些其它的参数，在此不一一列举。
Solver优化方法
上文提到，到目前为止，caffe总共提供了六种优化方法：
Stochastic Gradient Descent (type:"SGD"),
AdaDelta (type: "AdaDelta"),
Adaptive Gradient (type:"AdaGrad"),
Adam (type: "Adam"),
Nesterov’s Accelerated Gradient (type:"Nesterov") and
RMSprop (type: "RMSProp")
Solver就是用来使loss最小化的优化方法。对于一个数据集D，需要优化的目标函数是整个数据集中所有数据loss的平均值。
其中，fW(x(i))计算的是数据x(i)上的loss, 先将每个单独的样本x的loss求出来，然后求和，最后求均值。 r(W)是正则项（weight_decay)，为了减弱过拟合现象。
如果采用这种Loss 函数，迭代一次需要计算整个数据集，在数据集非常大的这情况下，这种方法的效率很低，这个也是我们熟知的梯度下降采用的方法。
在实际中，通过将整个数据集分成几批（batches),每一批就是一个mini-batch，其数量（batch_size)为N<<|D|，此时的loss 函数为：
有了loss函数后，就可以迭代的求解loss和梯度来优化这个问题。在神经网络中，用forward pass来求解loss，用backward pass来求解梯度。
在caffe中，默认采用的Stochastic Gradient Descent（SGD）进行优化求解。后面几种方法也是基于梯度的优化方法（like SGD），因此本文只介绍一下SGD。其它的方法，有兴趣的同学，可以去看文献原文。
1、Stochastic gradient descent（SGD)
随机梯度下降（Stochastic gradient descent）是在梯度下降法（gradientdescent）的基础上发展起来的，梯度下降法也叫最速下降法，具体原理在网易公开课《机器学习》中，吴恩达教授已经讲解得非常详细。SGD在通过负梯度和上一次的权重更新值Vt的线性组合来更新W，迭代公式如下：
其中， α是负梯度的学习率(base_lr)，μ是上一次梯度值的权重（momentum），用来加权之前梯度方向对现在梯度下降方向的影响。这两个参数需要通过tuning来得到最好的结果，一般是根据经验设定的。如果你不知道如何设定这些参数，可以参考相关的论文。
在深度学习中使用SGD，比较好的初始化参数的策略是把学习率设为0.01左右（base_lr: 0.01)，在训练的过程中，如果loss开始出现稳定水平时，对学习率乘以一个常数因子（gamma），这样的过程重复多次。
对于momentum，一般取值在0.5--0.99之间。通常设为0.9，momentum可以让使用SGD的深度学习方法更加稳定以及快速。
关于更多的momentum，请参看Hinton的《A Practical Guide to Training Restricted Boltzmann Machines》。
实例：
base_lr: 0.01
lr_policy: "step"
gamma: 0.1
stepsize: 1000
max_iter: 3500
momentum: 0.9
lr_policy设置为step,则学习率的变化规则为 base_lr* gamma ^ (floor(iter / stepsize))
即前1000次迭代，学习率为0.01; 第1001-2000次迭代，学习率为0.001; 第2001-3000次迭代，学习率为0.00001，第3001-3500次迭代，学习率为10-5
上面的设置只能作为一种指导，它们不能保证在任何情况下都能得到最佳的结果，有时候这种方法甚至不work。如果学习的时候出现diverge（比如，你一开始就发现非常大或者NaN或者inf的loss值或者输出），此时你需要降低base_lr的值（比如，0.001），然后重新训练，这样的过程重复几次直到你找到可以work的base_lr。
2、AdaDelta
AdaDelta是一种”鲁棒的学习率方法“，是基于梯度的优化方法（like SGD）。
具体的介绍文献：
M.Zeiler ADADELTA: AN ADAPTIVE LEARNING RATE METHOD. arXiv preprint, 2012.
示例：
net:"examples/mnist/lenet_train_test.prototxt"
test_iter: 100
test_interval: 500
base_lr: 1.0
lr_policy: "fixed"
momentum: 0.95
weight_decay: 0.0005
display: 100
max_iter: 10000
snapshot: 5000
snapshot_prefix:"examples/mnist/lenet_adadelta"
solver_mode: GPU
type: "AdaDelta"
delta: 1e-6
从最后两行可看出，设置solver type为Adadelta时，需要设置delta的值。
3、AdaGrad
自适应梯度（adaptive gradient）是基于梯度的优化方法（like SGD）
具体的介绍文献：
Duchi,E. Hazan, and Y. Singer. Adaptive Subgradient Methods for Online Learning andStochastic Optimization. TheJournal of Machine Learning Research, 2011.
示例：
net:"examples/mnist/mnist_autoencoder.prototxt"
test_state: { stage: 'test-on-train' }
test_iter: 500
test_state: { stage: 'test-on-test' }
test_iter: 100
test_interval: 500
test_compute_loss: true
base_lr: 0.01
lr_policy: "fixed"
display: 100
max_iter: 65000
weight_decay: 0.0005
snapshot: 10000
snapshot_prefix:"examples/mnist/mnist_autoencoder_adagrad_train"
# solver mode: CPU or GPU
solver_mode: GPU
type: "AdaGrad"
4、Adam
是一种基于梯度的优化方法（like SGD）。
具体的介绍文献：
D.Kingma, J. Ba. Adam: A Method for Stochastic Optimization. International Conference for LearningRepresentations, 2015.
5、NAG
Nesterov的加速梯度法（Nesterov’s acceleratedgradient）作为凸优化中最理想的方法，其收敛速度非常快。
具体的介绍文献：
I.Sutskever, J. Martens, G. Dahl, and G. Hinton. On the Importance of Initialization and Momentum in DeepLearning. Proceedingsof the 30th International Conference on Machine Learning, 2013.
示例：
net:"examples/mnist/mnist_autoencoder.prototxt"
test_state: { stage: 'test-on-train' }
test_iter: 500
test_state: { stage: 'test-on-test' }
test_iter: 100
test_interval: 500
test_compute_loss: true
base_lr: 0.01
lr_policy: "step"
gamma: 0.1
stepsize: 10000
display: 100
max_iter: 65000
weight_decay: 0.0005
snapshot: 10000
snapshot_prefix: "examples/mnist/mnist_autoencoder_nesterov_train"
momentum: 0.95
# solver mode: CPU or GPU
solver_mode: GPU
type: "Nesterov"
6、RMSprop
RMSprop是Tieleman在一次Coursera课程演讲中提出来的，也是一种基于梯度的优化方法（like SGD）
具体的介绍文献：
T.Tieleman, and G. Hinton. RMSProp: Divide the gradient by a running average of itsrecent magnitude. COURSERA:Neural Networks for Machine Learning.Technical report, 2012.
示例：
net:"examples/mnist/lenet_train_test.prototxt"
test_iter: 100
test_interval: 500
base_lr: 1.0
lr_policy: "fixed"
momentum: 0.95
weight_decay: 0.0005
display: 100
max_iter: 10000
snapshot: 5000
snapshot_prefix: "examples/mnist/lenet_adadelta"
solver_mode: GPU
type: "RMSProp"
rms_decay: 0.98
最后两行，需要设置rms_decay值。