作者：zhxfl

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第1個版本blog在這里：http://www.cnblogs.com/zhxfl/p/4134834.html?

第2個版本github：https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN

歡迎fork，在第一個版本的時候，我們只是針對手寫數字，也就是黑白圖片。在第二個版本中，我加入了很多東西。

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第二個版本的特性

1、支持rgb圖片格式和rgbd圖片格式（帶有深度信息的圖片）訓練，帶有深度信息的圖片可以來源于Kinect。

參考論文Anddrew Y.Ng的論文：Convolutional-Recursive Deep Learning for 3D Object Classification，你可以找到對應的帶有深度信息的數據集。

4d的圖片不是這個版本的主要目的，但是你確實可以用這個代碼來訓練4D的數據集。（我在不久的未來會讓這個版本更好的支持4D數據的訓練）

2、第二個比較突出的特性是你可以看到配置文件的參數更加復雜了，我會對所有參數一一做說明。

1 #Comment# 2 3 IS_GRADIENT_CHECKING = false; #is true when debug# 4 BATCH_SIZE = 100; #test image size should be divided with no remainder# 5 NON_LINEARITY = NL_RELU; #NON_LINEARITY CAN = NL_SIGMOID , NL_TANH , NL_RELU# 6 CHANNELS = 3; #1, 3, 4# 7 CROP = 0.0; #0<= crop <=imgSize# 8 SCALE = 0.0; #ImgSize from -13.0 to 13.0# 9 ROTATION = 0.0; #angle from -13.0 to 13.0# 10 DISTORTION = 0.0; #just for mnist# 11 SHOWIMAGE = false; #show the images after transformation# 12 13 [ 14 LAYER = CONV; 15 KERNEL_SIZE = 5; 16 KERNEL_AMOUNT = 7; 17 WEIGHT_DECAY = 1e-6; 18 POOLING_DIM = 2; 19 ] 20 21 [ 22 LAYER = CONV; 23 KERNEL_SIZE = 5; 24 KERNEL_AMOUNT = 9; 25 WEIGHT_DECAY = 1e-6; 26 POOLING_DIM = 2; 27 ] 28 29 [ 30 LAYER = FC; 31 NUM_HIDDEN_NEURONS = 256; 32 WEIGHT_DECAY = 1e-6; 33 DROPOUT_RATE = 0.5; 34 ] 35 36 [ 37 LAYER = FC; 38 NUM_HIDDEN_NEURONS = 256; 39 WEIGHT_DECAY = 1e-6; 40 DROPOUT_RATE = 0.5; 41 ] 42 43 [ 44 LAYER = SOFTMAX; 45 NUM_CLASSES = 10; 46 WEIGHT_DECAY = 1e-6; 47 ] 1）IS_GRADIENT_CHECKING 這是一個debug選項（其原理可以參考斯坦福深度學習的教程）。如果你修改了代碼，建議你設置為true。你必須確保(g(s + delta) - g(s - delta)) / 2 約等于g(s)。他可以輔助你判斷目前的代碼是否存在bug。
2）BASH_SIZE，我們訓練的方法是mini-batch，這個數值的設置對于收斂的結果和速度都是有影響的。建議可以嘗試50,100,150,200等，你會得到不同的試驗結果。

接下來的幾個參數都是用來克服overfitting的，對于深度學習而言，訓練樣本越多，效果會越好。所以我們對于訓練數據必須加以擴展。

3）CROP是裁剪參數，假設圖像大小為ImgSize，那么是最終訓練的數據應該是ImgSize-CROP,裁剪的窗口起點是隨機的，也就是一張圖片已經變成了CROP*CROP張圖片了。
4）ROTATION是旋轉，這步操作對于手寫數字非常有效，但是你必須確保旋轉的角度不要過大，比如13度，那么最后代碼訓練的圖片都會被隨機的旋轉角度[-13,13]，這是一個區(qū)間。
5）DISTORTION又稱為畸變，這個也比較適合手寫數字，參數越大，圖片變化越大，從大量實驗看，針對手寫數據集，設置為3.4是比較合適的，原理參考論文Best Practices for Convolutional Neural Networks Applied to Visual Document Analysis
6）SHOWIMAGE這是一個debug選項，3）-5）都是對圖片做一些變化，如果你想知道變化的效果，那么可以把這個參數設置為true，這樣你就可以看到變化之后的效果。方便你更好的調整3）-5）這些參數。

目前試驗結果
1、對CIFAR-10數據集進行了比較短時間的訓練（沒有對數據進行變化），測試準確率是81.37%，接近于https://code.google.com/p/cuda-convnet/ 的初步結果，這樣一個試驗結果已經足夠說明代碼的正確性了。
我最初的代碼是參考http://eric-yuan.me/cnn3/，Eric加入了不少東西，但是針對CIFAR-10他只是得到了71%的正確率，我能夠等到更高的正確率歸功于CUDA加速，使得我可以設置規(guī)模更大的網絡，僅此而已。
當然，在我的第三個大版本中，我會確保針對cifar-10數據集，我能夠得到接近于所有公開結果中最好的實驗結果。
2、針對mnist數據集，依然可以輕易的實現99%以上的正確率。

第3個版本的主要任務。
1、在實現第二個版本的時候，我fix了大量的bug，你要清楚，一個大型項目不可能沒有bug的，只要他不影響工作，目前從試驗效果看，第二個版本已經穩(wěn)定了。
2、目前我的網絡結構依然太單一了，第3個版本的核心任務就是加入如下兩個特性：
1）參考Notes on Convolutional Neural Networks第3.3節(jié)，Learning Conbinations of Feature Maps。
2）參考ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks第3.3節(jié)，Local Response Normalization。
這兩個特性是非常重要，可以非常顯著提升數據集CIFAR-10的準確率，你會在第3個版本看到這兩個特性，并且通過配置文件決定是否使用它們進行訓練（因為針對mnist你并不需要這么復雜的特性，加入會降低運算效率）。

轉載于:https://www.cnblogs.com/zhxfl/p/4155236.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习 CNN CUDA 版本2的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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