deepdream

实现deepdream主要是为了好玩，它也能帮助我们理解CNN在寻找些什么。
实现步骤：

1. 选择CNN中的一层；
2. 通过前向传播，计算选中层的特征；
3. 令梯度=特征（等同于最大化特征的2范数）；
4. 通过反向传播，计算每个像素的梯度；
5. 更新梯度（梯度上升）；
6. 跳到步骤2；

这里有几个小技巧：

1. 在前向传播之前抖动图片，在梯度更新后反抖动图片，这是一种正则化手段，可以使图像更平滑；
2. 在梯度上升时，对梯度进行L1归一化，使生成图像更平滑；
3. 规定像素的上下界，同样是为了得到更平滑的图像。

这样，从一张天空的图片开始，就会得到非常有趣的图片：
有很多经常出现的物种得到了人们的命名，而且这些物种里有很多狗也表明了神经网络的数据情况（在ImageNet上训练的，1000个类别中，有200多个类别都是狗）

如果选取神经网络中较浅的层，就会得到类似边缘的东西：

运行的时间长一些，并且进行多尺度处理，就会得到一些非常奇葩的图片（的确挺像梦的……）：

在另一个数据集（MIT places，200个场景类别）上运行deepdream后，得到的图像就比较好看了：

特征反演

1. 给定一张图片，计算它关于神经网络某一层的特征；
2. 从随机噪声开始，通过梯度上升生成一张图像，希望生成图像和原始图像关于神经网络特定层的特征相似；
3. 正则化用的是全变差正则化，它可以使生成图片更加平滑

通过对不同层进行特征反演，我们发现神经网络的浅层中保留更多细节信息，能够很好的还原原始图像；而深层的神经网络特征只保留了语义信息，不能很好的还原原始图像。

合成纹理

合成纹理就是给定一张小的纹理图片，希望生成一张大的纹理图片。
在神经网络之前，有很多方法可以做到（比如：最近邻法），不过对于比较复杂的纹理，合成的结果并不美好。

2015年的时候，有一篇使用神经网络来合成纹理的文章。为了在神经网络上合成纹理，该文章使用了格拉姆矩阵：
计算格拉姆矩阵：

1. 一张纹理图片，选定神经网络中的特定层；
2. 通过前向传播计算特定层的特征，大小为CxHxW；
3. 令F=HxW，则特征大小为CxF；
4. 计算格拉姆矩阵，[email protected]。
   
   纹理合成的过程类似于特征反演，只不过特征反演希望两张图片的特征相似，而纹理合成是希望两张图片的格拉姆矩阵相似。
   这是一些纹理合成的结果，深层的格拉姆矩阵能得到更好的结果。
   

风格迁移

把特征反演和纹理合成结合起来就是风格迁移：

生成的图片保留了一张输入图片的内容，学到了另一张图片的风格：
所以风格迁移的损失总共有三部分：内容损失（生成图片和内容图片关于某一层的特征差异）、风格损失（生成图片和内容图片关于多层的格拉姆矩阵差异之和）和全变差正则化。

通过控制内容损失和风格损失的权重，可以生成不同的图片：

通过更改风格图像的大小，最后生成的图像也有所不同：

风格迁移加上多尺度处理，可以生成4k的风格迁移图片：

但是风格迁移有一个缺点，就是要耗费大量的资源（每生成一张图片都要经过多次前向和反向传播）。
所以一种更有效的方法是，为每一种风格训练一个网络（使用预训练的CNN模型），训练好之后，只用输入内容图像就能生成风格迁移的图像。

另一篇文章使用了实例归一化（pytorch里有这个函数），而不是一般的批量归一化，因为风格不同的图片不能使用批量归一化。

但是保存多个风格的神经网络也比较麻烦，Google提出了一个神经网络，它能生成不同风格图形（实时的）

小结

学习了很多理解CNN的方法

1. 特征：最后一层特征的KNN有更好的结果、最后一层特征降维后能够得到C类、最大化特征块、遮挡图像
2. 梯度：显著图、类可视化、fooling image、特征反演
3. 好玩：deepdream、风格迁移