BagNet 超越 AlexNet，在 ImageNet 上实现最先进结果！

来自德国 Tübingen 大学的研究者们提出了 BagNet，是一种基于小型局部图像特征分类的简单模型，可以在 ImageNet 上实现惊人的高准确度，这究竟是什么原理呢？

在 2012 年之前，大多数机器学习算法都是使用手工创建的特征统计模型。这种模型具有较高的可解释性和有效性，但在许多语言和计算机视觉任务中，却没能达到较高的准确度。2012 年，深度神经网络模型 AlexNet 以巨大的优势在 2012 ImageNet 竞赛获胜，引爆了过去六年的深度学习革命。

事实证明，深度学习模型比标准的机器算法更为精确，因为它们能够 “直观地” 理解概念，而无需接受手工创建的特征。然而不幸的是，正是由于这种 “直观的” 理解，深度学习模型存在可解释性的问题。由于很难理解深度学习算法是如何得出结论的，因此也很难理解为什么会出错。

来自德国蒂宾根大学的一篇新论文提出了 BagNet，为机器学习中的准确度和可解释性的权衡提供了新的思路。它提出了一种模型，该模型在 ImageNet 上为非深度学习模型实现了最先进的结果，可与 VGG-16 和超越 AlexNet 的结果相媲美。该结果可以为非深度学习算法的性能提出新的见解，并为深度学习算法和挑战设置了更高的标准。

AI 前线注： 该论文下载地址为：https://openreview.net/pdf?id=SkfMWhAqYQ

背景

在经典的机器学习中，最受欢迎和众所周知的概念之一是词袋（bags-of-words）。在分析训练数据库中的文本文档时，词袋算法计算每个单词在文档中出现的频率，同时忽略停用词（如“the”、“，” 等等），并使用结果生成文档的特征。类似地，在计算机视觉中，特征袋模型从训练数据（如曲线、线条、颜色）创建一组视觉特征，然后使用这些特征分析测试数据。

BagNet 的工作原理

BagNet 使用视觉局部特征袋（bag-of-local-features）模型来执行 ImageNet 分类，训练过程按如下方式来执行：

1. 首先，将训练图像分为局部 q x q 子图像（图像块）。

2. 每个图像块被编码为 1000 维向量，表示图像块预测每个 ImageNet 类的可能性。为了在 q x q x 3 图像转换为 1000 维向量，将像素放置在 48 个 ResNet 块中，每个块执行 1x1 或 3x3 卷积，最后使用 2048 维向量。

3. 在每个 2048 维向量上应用线性分类器，使用完全连接的层和 softmax 层。将其转换为 1000 维向量。向量中的每个值表示给定图像块的每个类的概率（用 BagNet 术语表示的话叫 “热力图”）。

4. 计算所有图像块的平均值，并添加另一个 softmax 层来生成整个图像中每个类的概率。

5. 为了训练网络，将最后一个 softmax 层的结果与实际类进行比较，执行反向传播来设置 ResNet 网络的权重。

为了对测试集中的图像进行分类，研究人员将测试图像划分成图像块，对每个图像块的结果进行平均，并预测得分最高的类别。由于在每个类的表示中使用了线性组合（简单的平均函数），因此理解为什么算法决定将图像分类为给定的类，就没什么大不了的了。

在 BagNet-9（9 x 9 像素）、BagNet-17（17 x 17 像素）、BagNet-33（33 x 33 像素）版本中，热力图指出了哪些像素表示顶行图像的 ImageNet 类。较深的颜色代表每个训练图像中指示类别的部分。

结果

研究人员测试了三种图像块大小配置的 BagNet，每种图像块大小为 9、17、33 像素。他们发现，33 像素是准确率最高的配置，在 Top-5 验证性能中 ImageNet 得分为 87.6%，接近 VGG-16。17 像素的配置也取得了令人印象深刻的分数，前五名的成绩为 80.5%，与 AlexNet 相似。

有趣的是，由于简单的图像块平均，研究人员可以很容易地显示出算法每个错误的原因，如下例所示：

在最上一排的图中，背景中的绿色使算法可以预测出澳洲青苹。在中间一排的图中，顶针上的特写镜头因为遮住眼睛而看起来像防毒面罩；而最下面一排的图像，超短裙的图像看起来像书夹，因为书夹通常包含大量的文字。

然后，研究人员试图测试常见的深度学习算法是否也依赖于特定的图像块，或者能否更广泛地理解图像，其中广泛的理解意味着将图像的不同区域对空间关系的全局“理解”联系起来。为此，他们根据 BagNet 表示屏蔽了图像中最具指示性的图像块，然后测试了深度学习算法在接受屏蔽图像作为输入时的有效性。

他们发现，虽然像 VGG-16 等相对较浅的神经网络受到屏蔽的影响较大，但它对更深的、更现代化的神经网络影响较小。结果表明，正如所假设的那样，神经网络的深层有助于理解大型空间关系。

实施详情与计算

在建议的设计中，BagNet 模型的推理速度比普通的 ResNet-50 模型慢 75%，在同一硬件上进行分析的话，分别是每秒 155 张图像和每秒 570 张图像。根据研究人员的说法，这种差异可能是由于 BagNet 降低采样量的减少所致。

模型的说明书和预训练权重可以在网址 https://github.com/wielandbrendel/bag-of-local-features-models 找到。

结语

虽然特征袋模型在短期内不大可能卷土重来，但从 BagNet 的结果显示来看，在没有深度神经网络的情况下，创建高质量的计算机视觉基线还是有可能的。在未来，这种模型有望在可解释性是关键的情况下（如医疗、自动驾驶等），或者调试深度神经网络时有用。

另一位研究人员还表示，研究界需要比 ImageNet 更好的任务来测试算法以非局部方式理解图像的能力。

原文链接：

https://www.lyrn.ai/2019/02/14/bagnet-imagenet-with-a-simple-bof-model/