[EECS 498-007 / 598-005] 7강: Convolutional Neural Network

📌 본 내용은 Michigan University의 'Deep Learning for Computer Vision' 강의를 듣고 개인적으로 필기한 내용입니다. 내용에 오류나 피드백이 있으면 말씀해주시면 감사히 반영하겠습니다. (Stanford의 cs231n과 내용이 거의 유사하니 참고하시면 도움 되실 것 같습니다)📌

(📁 아래에 똑같이 제가 정리해놓은 블로그 참고..! 벨로그에 있는게 더 깔끔히 정리 잘되어있습니다)
https://velog.io/@ha_yoonji99/Michigan-Univ-DL-7%EA%B0%95-Convolutional-Neural-Network

[Michigan DL/cs231n] 7강: Convolutional Neural Network

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0. LastTime: Back prop

• 기존 문제점) 일반 선형분류 or fully connected network는 입력이미지의 2D공간 구조 존중X
  • 무조건 1D로 바꿨어야됨
• 해결책) 이미지, 공간구조 다룰줄 아는 operator 새로 정의하면됨

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1. 구성 요소

1) Fully Connected network

2) Convolutional Network

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2. Fully Connected Layer

• 벡터화

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3. Convolution Layer

📍filter가 weight역할 해줌(input에 대한 영향력 전달)
1) 구조

• input volume
• 3차원 (3x32x32) (RGB x Height x Width)
• filter
  • weight matrix와 동일 역할
  • filter의 RGB와 input의 RGB맞추는것 중요!
  • input image의 모든 공간위치로 슬라아드하여, 또 다른 3차원 계산
  • 입력 tensor의 전체 깊이에 걸쳐 확장됨

2) first filter

• filter
  • input image의 내부 어딘가에 붙임
  • input tensor의 일부 공간 위치에 할당
  • ⇒ input tensor와 filter 사이의 내적곱 진행
• output
  • 1개의 element (single number)
  • 1개의 filter와 input tensor의 작은 local chunk 계산
  • input image의 이 위치가 하나의 filter와 얼마나 일치하는지 효과적으로 알려주는 단일 스칼라숫자 계산

3) second filter

• activation map
  • filtering한 결과를 부르는 다른 말
• green filter
  • 앞과 weight값이 다른 filter

4) 여러개의 filter

• 여러 filter (6x3x5x5)
  • 집합 6개의 3차원 필터
  • 6 x 3 x 5 x 5 = filter수 x input channel수 x (filter크기)
  • 6개의 activation map 나옴
• stack activation maps (6개)
  • 크기는 달라졌지만 첫 input과 같은 3차원 공간구조 보존
  • 해당 필터에 대한 전체 입력이미지의 응집정도 나타냄
  • 합성곱층의 출력의 공간구조 생각 가능
• 28 x 28 grid
  • 입력 tensor의 동일 공간 grid에 해당 (각 위치에서 합성곱층은 특징벡터 계산)
• 6-dim bias vector
  • 원래 하나의 filter당 1개 bias있음
  • 총 6차원(vector) bias 있는 것

5) 3차원 tensor batch

6) 일반화

• input
  • N x Cin X H x W = (개수 x batch의 각 입력image에 있는 채널수 x 각 입력 요소의 공간 크기)
• output
  • N x Cout x H’ x W’ = (개수 x filter개수(Cin과 다를수있음) x input image의 H,W와 다를수O)

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4. Stacking Convolutions

📍filter(conv)뒤에 활성화함수 넣어서 선형 극복

• Convolution layer를 stacking가능 (더이상 fully connected layer X)

• 해석
  • input
    • 3차원 tensor batch N개
  • W1 : 6x3x5x5
    • 의미: 6개의 convolution filter
  • Nx3x32x32
    • 부르는 이름: 3 layer CNN with input in Red, first hidden layer blue, second hidden layer green
• Q. 2개 convolution layers stack하면 어케됨?
  • 각 convolution 작업자체가 linear 연산자이므로, 하나의 convolution을 또 stack하면, 또 다른 합성곱 만들어짐
  • ⇒ 극복) 각 선형 연산 사이에 비선형 활성화함수 삽입*
  • (fully connected layer같이 3차원 tensor의 각 요소에 대해 작동)*
  • 
• A. 또 다른 convolution 얻음 (y=W2W1x도 여전히 linear classifier임)

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5. 학습가능한 convolutional filter

📍MLP: 모든 이미지 template을 학습함- 1번째에서는 모서리 위주
1) 기존 linear classifier

• conv filter가 뭘 학습하는가? → one template per class (1차원만 가능해서)
• 

2) MLP

• conv filter가 뭘 학습하는가? → Bank of whole image templates (다차원도 가능해서)
• fully connected: 입력 이미지의 전체 크기에 걸쳐 확장됨
  = fully connected network와 1번째 layer는 각각 입력 이미지와 동일 크기를 갖는 template bank 가짐
• 

3) First layer conv filters

• conv filter가 뭘 학습하는가? → local image templates (모서리, 반대 색 학습)

• ex. green blob next to red blob
  • image의 반대 색상을 찾고있다는 것
  • 1번째 convolution 연산후 2번째 feature이 뭔지에 대한 해석은 해당 3D 출력 tensor에서 각 활성화 map이 각 위치의 정도 제공
  • 해당 chunk가 1번째 layer에서 학습된 각 template과 얼마나 일치하는지 (ex. 합성곱 네트워크의 1번째 층에서 학습된 이러한 필터들과 유사효과)

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6. Padding

📍기존: W-K+1 → 패딩후: W-K+1+2P

• 깊이, 채널 고려X

1) 기본

• 출력크기 (일반화)
• : W-K+1
• 문제점
• : feature map이 각 layer마다 줄어듦(공간 차원이 줄어듦)

2) 해결책: 패딩

• zero-padding
• 

• 패딩 추가 후
• output 일반화 식
• : W-K+1+2P
• Same padding
  • 입출력이 동일 공간 크기 가져서 → 공간 크기 추론이 쉬워짐

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7. Receptive fields

1) 1개의 conv layer 적용

                      (1)                               (2)

• 해석
  • output image의 각각의 공간 위치는 input image의 local region에만 의존
  • ex. 2는 1의 영역에만 의존
    • 1의 영역: receptive field of the value of output tensor

2) 여러개의 conv layer를 stack

• 해석
  • 녹색 영역은 전이적으로 맨 왼쪽 input tensor의 주황부분의 공간에 따라 달라짐
• 2가지 해석
  • receptive field in the input: 여러개의 합성곱층 거친 후, 해당 뉴런 값에 영향 미칠수있는 input image의 공간 크기
  • receptive field in the previous layer: 이전층의 영향
• 문제점
  • 매우 높은 해상도 이미지로 작업하려면 → conv layer많이 쌓아야됨
    = 매우 큰 receptive field 유지위해 엄청 많은 conv layer 쌓아야됨
• 해결책
  • stride 써서 downsampling하기

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8. Stride convolution

📍receptive field 더 빨리 구축 → ((W-K+2P)/S)+1)
1) Stride

• 개념
  • 가능한 모든 위치에 conv filter 배치하는 대신, 가능한 N의 위치마다 배치
  • ex. stride=2 → output=3x3
• output
  • downsample됨
  • receptive field를 더 빨리 구축가능
    • 모든 layer에서 receptive field가 2배가 되기 때문
  • ((W-K+2P)/S)+1

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9. Recap: Convolution Example

📍걍 일반화 식들 정리
1) output volume size?

• 주의점
  • output은 filter 개수와 동일해야됨 !!!!

2) Number of learnable parameters?

• 일반화 식
  • filter 개수 * (channel수filter크기(kk)+1(bias))

3) Number of multiply-add operations?

• 일반화 식
  • output volume size * 1filter

4) example: 1x1 convolution

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10. Convolution Summary

• 비교

fully connected layer	1x1 conv layer
공간구조 파괴 : 전체 tensor 하나로 평면화 → 벡터 출력	공간구조 유지
: 신경망 내부의 adapter 사용

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11. Other types of convolution

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12. Pooling Layers

📍pooling더 쓰는 이유: 학습파라미터X, 값이 안변함

• 개념
  • 학습 매개변수(파라미터) 없음
  • 

• 파라미터
  • kernel size
  • stride
  • pooling function
• Max pooling
• 

**a. Max pooling with 2x2**
(= kernel size (2,2) & stride=2)
→ kernel size = stride면 중첩되는 영역X
**b. pooling이 stride보다 더 많이 쓰이는 이유**

- **이유1)** max pooling같은 경우, 변환에 일정량의 불변성 있음**(해당 구역에서 값이 안변함)**
- **이유2) learnable parameter없음**

• pooling summary
• 

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13. 앞서 배운것들 결합한 Convolutional Networks

1) 기본 CNN 구조

• 앞서 배운것들 연결하는 방법 많음
  • 하이퍼파라미터가 있어서

2) 예시: LeNet-5

• 해석
  • conv후에 relu넣는게 일반적
• Q. maxpool로 비선형하게 만들수있는데 왜 relu함?
• A. 걍 relu넣는게 일반적 (더 많은 규칙성 제공)

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14. (Fully connected Network에서) Batch Normalization

📍선형적으로 할수있음
1) 개념

• 네트워크 내부에 일종의 layer추가하여 deep network를 train할수 있도록
• (평균=0, 단위분산분포 있도록) 이전 layer로부터 나온 결과를 어떤 방식으로든 정규화하기

2) 왜 정규화해야됨?

• internal covariate shift (ICS) ↓ → 학습 과정 안정화, 최적화 ↑
  • ICS: 학습과정에서 각 층의 입력 분포가 변하는 것 의미
  • 일반적으로 신경망에서 학습이 진행될수록 가중치, 편향이 업데이트 되고, 이는 각 층의 입력 데이터에 영향줌
    → 이로 인해 이전 층에서 학습한 표현들이 변경되어 다음 층에 영향 미치게 됨
  • ICS는 학습의 안정성, 속도 ↓시킴

3) Batch Norm 식

• backprop에 사용이 어케되냐
  • 미분 가능 함수여서 gradient를 전달해줄수O

4) 특징

• (ICS제거 위해) 각 layer의 입력 feature 분포를 re-centering, re-scaling
• 각 layer마다 input의 분포가 달라지는 것 방지

• batch ↕
  • 각 벡터의 평균값
• 첫번째 식
  • 채널별 평균값
• 두번재 식
  • 채널별 분산
• 세번째 식
  • 1,2번째 식 가져와서 정규화
  • e : 0으로 나누지 않기 위함(작은 상수)
  • zero centered 됨
• 문제점 (학습 파라미터를 넣는 궁극적 이유)
  • Q. zero mean일때, 제약이 많이 걸리지 않을까?
• 해결책
  • 기본 정규화 후 추가 작업(학습가능 파라미터 넣기) 필요
  • 

⇒ identity function 을 커버해줌

5) 학습 시 batch normalization

• 최종 batch normalization 식
• 

- $\hat{x}_{i,j}$ : 정규화된 input
- $y_{i,j}$ : 벡터의 각 요소에서 보고자하는 평균, 분산이 뭔지 스스로 학습 가능

6) 검증(test)시 batch normalization

a. 문제점

• 다른 input 넣었는데, 넣는 것이 달라도 점수 같아버림
• 같은 input 넣었는데, output이 달라져버림
• ex. 고양이 사진 넣었을때의 점수와, 강아지 사진 넣었을때의 점수가 같아버릴때
• ex. 웹서비스에서 동시에 고객이 같은 자료 업로드했는데 output이 다를때
• 

b. 해결책

• 배치의 요소에 대해 모델이 독립적이여야됨 (= train과 test 둘다에서 성능 좋아야됨)
• train 시에는 경험적으로 하지만, test에서는 그렇지 X (= batch에 기반하여 계산X)
• 방법
  • train
    • 모든 새로운 벡터와 시그마 벡터의 모든 평균 중 일부 실행 중인 지수 평균 추적
  • test
    • batch 요소 사용하는 대신, $M_j,$ $\sigma$ 같은 고정 scalar 될것 (상수)
    • test 시간 배치의 요소간에 독립성 회복 가능
• 수식
• 

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15. (Convolutional Network에서) Batch Normalization

📍장점(train쉽게, LR높게,regularization, test 추가비용x) 및 단점 존재

1) 비교

• fully connected
  • 앞서 말한것
• convolutional
  • batch 차원에 대한 평균화 + spatial(공간차원)의 input에 대한 평균화

2) 위치

• FC뒤 or 활성화함수 앞에 위치함
• 

3) 특징

• 장점
  • 심층 신경망 train을 더 쉽게 만듦
  • 더 높은 LR을 가능하게 하고, 더 빨리 수렴 가능
  • 네트워크 초기화에 더 견고해짐
  • 학습 중 regularization과 같은 역할
  • test시 추가 비용 없음: conv와 병합 가능
• 단점
  • 이론적 해석 부족 : 최적화에 도움 되는 이유에 대한 정확한 이해X
  • train, test에서 다르게 동작함 → 흔한 버그의 원인이 됨

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16. Layer Normalization

📍배치차원평균X, D 평균O

• Batch norm의 train- test에서 다른 작업하는 것에 대한 해결책
• 기존에 대한 변형 → transformer, RNN에서 주로 사용

1) 특징

• 기존과 공통점
  • $M$, $\sigma$ 구하고 정규화 과정은 똑같음
• 차이점
  • 배치차원에 대한 평균 대신, 기능 차원(D)에 대한 평균계산 (↔)
  • train 요소에 의존 안하므로, train과 test에 같은 작업 가능

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17. Instance Normalization

📍배치차원평균X, D 평균X, 공간차원 평균O

• (CNN에서) 공간 차원에 대해서만 평균 구함

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18. 최종 비교

📍CNN에서 Batch norm, Layer norm, Instance norm, Group norm

(예를 들어 input이 이미지set (2x3x64x64)가 input이라고 했을 때..)

• Batch norm: 이미지set전부와 각각의 채널별로 정규화한다. (2개의 이미지와 R, 2개의 이미지와 G, 2개의 이미지와 B)(2x1x64x64)
• Layer norm: 하나의 이미지에 대해서 정규화 한다. (1x3x64x64)
• Instance norm: 하나의 이미지에 대해 각각의 채널별로 정규화 한다. (채널 R에 대한 1개의 이미지)(1x1x64x64)
• Group norm: 하나의 이미지에 대해 여러 채널에 대해 정규화 한다. (채널 R과 G에 대한 1개의 이미지)(1x2x64x64)