春节后第一个休息日，量子位给大家准备了一个不一样的故事。
在这个故事里，主人公David Brailovsky（就叫阿D吧）参加了一场计算机视觉比赛。这个挑战赛要求基于卷积神经网络(CNN)，做出一个识别红绿灯的人工智能应用模型。
于是阿D花了10周的时间，从0开始，一点一滴摸索着，搭建、调试、训练和一个深度学习系统。而且还在最后的比赛中一举夺魁，赢了5000美元。
主人公把这个有点逆袭的过程，原原本本的写了下来。量子位也希望对人工智能感兴趣的朋友仔细看一看。不用担心，并不是AI专家才能理解这篇文章。因为全文重点在与搭建一个人工智能应用模型的思路和方法，而不是拘泥于技术实现。
从实践应用的角度出发，搭建一个AI模型，并不是从0开始写代码的过程。
最初，是选择一些功能近似的既有模型，然后进行微调，从而把既有模型的能力，从原来的任务“迁移”到新任务上。然后使用数据进行训练，训练过程中尝试不同的调整，以观察哪些调整可以起效，哪些调整没有效果。
这个过程中重要的一步，是把几个较低精度的模型组合在一起，反而得到了较高精度的输出结果。随后，测试并且获得较好的效果。
如前所述，下文没有过于晦涩的技术内容，量子位选择推荐这篇，是因为有助于理解如何在实践中利用人工智能解决问题。
那么，我们就跟着阿D的讲述就开始吧。
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△ 一个基于深度学习的交通灯识别分类器Demo
左上角是根据图片给出的判断
挑战
我最近在一个交通灯识别挑战赛中赢得了第一名，这是由一家公司组织的计算机视觉竞赛。挑战的目标是识别行车载摄像头拍下的图像中，交通灯的状态。
在任何给定的图像中，要做出这样一个人工智能应用模型（分类器）：可以输出场景中是否有交通灯，以及它是红色还是绿色。 且应该仅识别行驶方向上的交通灯。
上面的三张图像，就是需要预测的三类可能的情况：没有交通灯，红色或绿色交通灯。
挑战要求解决方案基于卷积神经网络，这是一种在使用深度神经网络进行图像识别领域非常流行的方法。 参赛的算法模型，会被依照准确性以及模型的大小两个维度进行评分。 较小的模型得分更高。 此外，获胜所需的最低准确度为95％。
主办方提供了18659个经过标记的图像作为训练数据。每个图像都标记为上面提到的三个类别之一。
软件和硬件
我用Caffe深度学习框架（可以理解为一组工具包）来训练模型。主要原因是Caffe里有各种各样的预训练模型。
在分析结果、数据探索和特殊脚本的工作中，我使用了Python，NumPy以及Jupyter Notebook。
我还用了亚马逊的GPU实例（g2.2xlarge）用于训练模型。最后的费用是263美元之巨。用来训练和运行模型的代码和文件在GitHub上。
最终分类器
最终的分类器在主办方的测试集上，实现了94.955％的精度，模型大小为7.84 MB。作为比较，GoogLeNet的模型大小为41MB，VGG-16的模型大小528MB。
主办方大发慈悲同意把94.955％当作95％看待，让我通过最低要求。
追求更高精度的过程中，伴随大量的试验和错误。 其中一些我知道背后的逻辑，有些只是“碰碰运气”。我将讲述一些在模型中试图改进的事情，有的搞定了有的没搞定。
搞定的部分
迁移学习
我从尝试微调一个模型起步，这是一个在ImageNet图像数据库上用GoogLeNet架构预训练的模型。很快，这就让我得到> 90％的准确性！
不过，主办方在挑战的官方页面中提到，通过微调GoogLeNet模型应该可以达到93％的精度。我也不知道我哪里出了问题。
SqueezeNet
SqueezeNet：具有AlexNet（图像分类模型）级精度，但参数少50倍，模型尺寸小于0.5MB。
由于竞争奖励使用小模型的解决方案，早期我决定寻找一个紧凑的网络模型，尽可能少的参数，仍然可以产生良好的效果。 但大多数最近发布的网络非常深，有很多参数。
SqueezeNet似乎是一个非常好的选择，它也有一个在ImageNet上训练好的预训练模型，可用在Caffe的Model Zoo（类似手机上的应用商店）中方便取用。
△ SqueezeNet网络架构
网络通过以下方式保持紧凑：
主要使用1x1卷积过滤，辅助一些3x3
减少3x3过滤的输入通道数
有关更多详细信息，我建议阅读Lab41的博客。
在一些来回调整学习率后，我能够微调预训练模型以及从零开始训练，并且准确度能够达到很好的92％！很酷！
旋转图像
大多数图像是水平横置的，如上所示，但约2.4％是垂直的，另外还有好多种不同的方向。如下所示。
虽然这些在数据集中占比不大，但我们仍希望自己的模型也能对他们进行正确分类。
不幸的是，在jpeg图像中没有指定方向的EXIF数据。起初，我考虑做一些启发式算法来识别天空和相应地翻转图像，但这似乎没那么简单。
然后我改让图像按照固定角度旋转。最开始我尝试训练网络随机以0°，90°，180°，270°进行旋转。这没什么改善。但是，当我对每个图像进行四次旋转而得的预测取平均值时，改善出现了！
92% → 92.6%。
澄清一下：上面提到的“预测取平均值”，我的意思是平均了每个类在4个图像变化中产生的模型的概率。
过采样修剪
在训练期间，SqueezeNet网络默认首先在输入图像上执行随机修剪，我没有对这个进行改动。 这种类型的数据增加使网络更好地泛化。
类似地，当生成预测时，我对输入图像进行了一些修剪以及平均结果。 我使用5个修剪：4个角和一个中心。 有现成的免费Caffe代码来完成这个任务。
92% → 92.46%
旋转图像与过采样修剪带来了非常轻微的改进。
以较低的学习率进行附加训练
所有模型在一定点后开始过拟合。我注意到这点，是看到验证集损失开始在某一点上升。
40000迭代之后验证集损失开始上升
我在那个点停止了训练，因为模型可能不再泛化了。这意味着学习率没有时间衰减到零。 我试图恢复训练过程，在模型开始过拟合时，把学习率调低10倍。 这大概提高了0-0.5％的精度。
更多的训练数据
起初，我将数据分成3组：训练集（64％），验证集（16％）和测试集（20％）。几天后，我认为放弃36％的数据可能太多了。我合并了训练和验证集，并使用测试集来检查我的结果。
我重新训练了一个模型，加入“图像旋转”和“低速率附加训练”，并得到了如下提升：
92.6% → 93.5%
在训练数据中重新标签错误
当分析分类器对验证集的错误时，我注意到一些错误的置信度非常高。 换句话说，模型确定它是一件事（例如绿灯），而训练数据说明是相反的情况（例如红灯）。
注意，在上面的图中，最右边的栏是相当高的。 这意味着有大量的错误有着> 95％的置信度。 当仔细检查这些情况时，我发现这些通常错误是源自训练集的地面实况(ground-truth)，而不是训练好的模型。
我决定在训练集中修复这些错误。 应该是这些错误混淆了模型，使其更难以进行归纳。 即使最终测试集在地面实况中有错误，一个更泛化的模型在所有图像中，更有可能达到更高的精度。
我手动标记了709张图像，当时我的一个模型产生了错误。 这改变了709张图像中337张的地面实况。 这个手工活耗时一小时，我还用了python脚本来提升效率。
以上是重新标记和重新训练模型后的结果。看起来好多了！
这对模型的提升度为：
93.5% → 94.1%
组合模型
使用几个模型在一起并平均其结果也提高了精度。 我在训练过程中对参与整体的模型进行了不同类型的修改。 使用从头开始训练的模型(即使自身准确度较低)，结合精细调教过的预处理模型，我们获得了显著改进的结果。可能这种方式学习到了更多的特征。
最后我们组合了3个模型，精度为94.1％，94.2％和92.9％，合在一起精度为94.8％。
没搞定的部分
没搞定的太多了！希望其中的一些想法在别处有用。
与过拟合战斗
当试图处理过度拟合时，我尝试了几个事情，没有一个产生显着的改进：
增加网络中的丢失率
更多数据增强（随机移位，缩放，倾斜）
分配更多的训练数据：使用90/10分隔而不是80/20
平衡数据集
数据集不是非常平衡：
19％的图像标有没有交通灯
53%的是红灯
28%的是绿灯
我试图使用过采样较不常见的类来平衡数据集，但没有发现任何改进。
区分昼夜
我的直觉是，识别交通灯在白天和夜间是非常不同的。我想也许我可以帮助这个模型，把它分成两个更简单的问题。
通过观察它们的平均像素强度，将图像分为白天和黑夜是相当容易的：
你可以看到一个非常自然的图像分离，低平均值即暗图像，在夜间拍摄，明亮的图像，在白天拍摄。
我试过两种方法，都没有改善结果：
为白天图像和夜间图像训练两个单独的模型
训练网络预测6种分类而不是3种，方法也是预测是白天还是晚上
使用SqueezeNet的更好的变体
我用两个改进的SqueezeNet变体进行了一点尝试。第一次使用残留连接和第二次训练与密集→稀疏→密集训练。没什么用。
交通灯定位
在阅读deepsense.io的一篇关于他们如何赢得鲸鱼识别挑战的文章后，我试图训练一个定位器，即首先识别交通灯在图像中的位置，然后在一个小区域识别交通灯状态。
我花费数小时用sloth来注释约2000张图片。当试图训练一个模型，它过拟合得非常快，可能是因为没有足够的标签数据。 也许这个方法可行，如果我能标注更多的图像。
在困难案例上训练分类器
通过挑选分类器置信度小于97%的数据，我跳出30%“难度更高”的图片。然后我试图只用这些图片训练分类器。没什么改善。
不同的优化算法
我短暂的使用Caffe的Adam结算期，取代线性降低学习率的SGD，但是没有看到任何改进。
向组合中添加更多模型
由于组合的方法证明有效，我曾尝试把规模扩大一倍。我试着改变不同的参数来产生不同的模型，并将它们添加到组合中：初始种子，dropout rate，不同的训练数据(分组方法不同)，训练中不同的检查点。这些都没有带来显著的改善。
最终分类器细节
我的分类器，最后由三个单独训练的网络组合而成。它们给每个类的概率，进行加权后的平均值作为输出。所有这三个网络都基于SqueezeNet，但各自经过了不同的训练。
一号模型 - 以过采样进行预训练的网络
训练基于重新打标签的训练集（修复地面实况错误之后）。这个微调过的模型，基于ImageNet上一个预训练的SqueezeNet模型。
训练期间的数据增强：
随机水平镜像
送入网络之前随机裁剪227×227大小的补丁
测试时，对每个图像进行10各不同的变体预测，然后取计算平均值作为最终预测。这10种不同的变体预测是：
5次227×227大小的裁剪：四个角各一次，图片中央一次
对每一个裁剪，都生成一个水平镜像
验证集的模型精度：94.21％
模型大小：~2.6 MB
二号模型 - 增加旋转不变性
和一号模型非常类似，只不过增加的是图像旋转。在训练时间期间，图像随机旋转90°，180°，270°或根本不旋转。 在测试时，一号模型中描述的10个变体中的每一个通过旋转90°，180°和270°而产生三个变体。 共有40个变量被我们的模型分类和平均在一起。
验证集的模型精度：94.1％
模型大小：~2.6 MB
三号模型 - 从头开始训练
这个模型不是微调得来，而是从零开始训练。即便他的准确性低一些，但是从训练集上学到了不同的特性。用在一个组合里面时，这可能是有用的。
训练和测试期间的数据增强与一号模型相同：镜像和裁剪。
验证集的模型精度：92.92％
模型大小：~2.6 MB
把模型组合在一起
每个模型输出三个值，表示图像属于三个类中的每一个的概率。我们用以下权重平均它们的输出：
一号模型：0.28
二号模型：0.49
三号模型：0.23
我通过对可能的值进行网格搜索并在验证集上测试来找到权重的值。它们对验证集，可能有点过度拟合，但也许不是太多，因为这是一个非常简单的操作。
验证集的模型精度：94.83％
模型大小：~7.84 MB
在Nexar测试集上的精度：94.955% [撒花]
模型错误示例
棕榈树上因为眩光产生的绿点，让模型错误的判断这是一个绿灯信号。
模型把直行的红灯判断成绿灯。这种路口不止一个交通灯的情况有点棘手。
图中右侧有一个亮起绿灯的信号灯，但是模型认为没有交通信号灯。
结语
这是我第一次在一个实际案例中应用深度学习！效果这么好让我很高兴。在这个过程中我学到了很多很多。以后有机会再跟大家交流更多~
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