换脸原理,使用GAN网络再造ZAO应用：深度学习和神经网络介绍

人工智能有两大分支，一支是机器学习，一支叫深度学习，目前后者占据人工智能技术的主流，当前流行的ZAO换脸应用，自动驾驶，人脸识别使用的都是后者。深度学习主要用于模仿人的认知能力，它的特长在于处理非机构化数据。

以前计算机算法主要用来处理结构化数据，例如链表，二叉树，堆栈等，这些数据结构依靠固定规则构建，但图片，人脸，声音，文章这些数据则无法找到对应的构建规则，例如你无法使用语言去描述一张人脸，使得别人看到你的描述就如同看到真实的人脸一样，我们知道这些对象存在某种形成规则，但无法使用逻辑将这些规则表达出来，这些领域则是神经网络发挥威力的地方。

神经网络是一种层级化的结构，每一层包含了很多个数值变量，数据每经过一层时就与该层含有的变量进行相应运算，运算的结果输出给下一层进行处理,神经网络的基本结构如下图：

每层包含多个节点，上一层节点与下一层节点间以特定方式进行连接，两个节点连接路径上有对应参数，数据经过路径从一个节点传递到下一个节点时，需要与路径上的参数做运算，数据从输入层进入网络，经过层层处理后在输出层输出给定结果，例如要判断图片中动物是猫还是狗，我们只要把图片数据从输入层输入，在网络尾部会输出一个结果，如果结果为0就表示图片是狗，结果为1表示图片中内容是猫。

数据从每层节点出来时，需要经过特定运算，这些特定运算也叫“激活函数”，通常有三种运算比较常用，他们对于的汗水图形如下：

第一个函数表示，如果输入节点的数值大于0，那么就保持原样输出，如果小于0就输出0；第二个函数表示如果输入数值大于0，那就保持原样输出，如果小于0，那就是将它乘以一个常数后再输出；第三种对应的就是右上角函数所表示的运算。

网络的最后一层也就是输出层比较独特。如果我们网络只对输入数据做二元判断，例如判断输入图片是猫是狗，是男人还是女人，那么网络最后一层就可以只有一个节点，同时节点才有上图第三种运算，因为该运算输出的结果在[0,1]之间，我们可以根据运算结果是大于0.5还是小于0.5来判断图片内容属于那种情况，例如大于0.5表示图片内容是狗，小于0.5表示图片内容是猫。

如果网络任务是对输入数据进行多元判断，例如输入的图片可能对应十种不同物体，网络最后的输出层就可能包含10个节点，每个节点输出小于1的数值，用于表示输入图片属于对应种类物体的概率，这些数值加总得1，由此输出层节点对应运算如下：

其中x(i)表示输出层第i个节点接收的输入数据，节点将接收的数据根据常数e做对数运算，然后将其结果除以所有节点运算输出结果之和，就是节点的输出结果也就是y(i)，不难发现如果输出层有n个节点，那么y(1)+…+y(n)=1.

接下来我们看网络如何提升输出结果的准确性。例如网络用于判断输入图片是猫还是狗，如果图片内容是狗，当网络最后输出结果小于0.5,此时我们如何让网络调整使得当输入图片是狗时，网络输出层输出结果大于0.5呢。这就需要对网络进行“训练”，这里我们需要引入“损失函数”的概念，我们想象网络接收输入数据后输出一个或若干个结果，于是网络本质上就是一个函数。

网络的输出结果与输入数据对应的结果之间的差距叫做误差。例如我们用1来代表狗图片，如果网络最终输出结果为0.4，那么误差就是1-0.4=0.6,我们的目标是调整网络节点连接链路上的参数，使得网络输出结果对应正确结果的误差越来越小。

为了方便，我们都是将多次输入产生的结果误差加总起来，例如我们一次对网络输入n张对应猫和狗的图片，然后获得n个最终结果，我们把n个最终结果对应的误差加总起来作为一次训练过程的误差，为了实现更好的计算，我们不会简单的将网络输出结果与正确结果做差值，而是将网络输出结果与正确结果构造出某种专门函数，也就是前面描述的“损失函数”，如果网络面对的是二元分类，也就是对输入数据做两种可能性判断，那么损失函数如下：

上面函数叫“交叉熵”，其中n对应输入的数据数量，p(i)是第i章图片输入网络后获得的结果，y(i)是图片对应的正确结果，我们的目标是调整网络中节点连接链路上的参数，使得上面公式计算结果尽可能的小。损失函数不止一种形式，另外一种常用形式如下：

y(i)是网络对输入的第i个数据给出的结果，p(i)是第i个数据对应的结果，MSE对应最小差方和，上面公式计算出来的结果越小，网络对输入数据判断的结果就越准确。

如果我们把网络看做是一个函数f,输入数据看做x，输出结果就是y=f(x)，我们把f(x)带入到上面公式中，于是让上面描述的损失函数结果变小，实际上是调整函数f(x)内部结构，使得它的输出更多的与正确结果p(i)相契合，这种调整就是所谓的模型训练过程。

学过高数，了解微积分的同学会知道，要让一个函数取最小值或最大值，我们只要在某一特定点对函数求导，如果结果为0，那么当前点就可能是函数的极值点，如果求导结果大于0，表明在当前点函数是递增的，因此要让函数值变小就要适当的减少当前点对应的值，如果求导结果小于0，说明函数在当前点递减，如果要让函数结果继续减少，我们可以适当增加当前点的值，深度学习的模型训练过程其实就是通过求导运算，不断改变网络内部参数，让损失函数计算结果尽可能降低的过程。

这里我仅是非常简单的介绍神经网络运行原理，我有专门课程非常详细的讲解神经网络内部运行机制，有兴趣的同学可以通过如下链接获取课程： 神经网络原理深入讲解，请点击本链接

接下来我们看一个神经网络实例，我们将拿到一堆图片，图片对应10种不同类型的物体，我们将构造一个网络识别图片中物体对应哪一种类别，示例代码如下

import  numpy as np
from keras.utils import to_categorical
from  keras.datasets  import  cifar10
'''
将加载数据分成两部分，一部分用于训练，一部分用于测试模型效果
'''
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = cifar10.load_data()#加载图片数据
NUM_CLASSES = 10  #图片分为10个类别
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0  #将像素点的值转换为[0,1]之间
x_test = x_test.astype('float') / 255.0
'''
将类别转换为向量，如果有10个类别，那么向量就包含10个元素，假设某个图片属于类别3
那么它对应的向量就是第三个元素设置为1，其他元素设置为0
'''
y_train = to_categorical(y_train, NUM_CLASSES)
x_test = to_categorical(y_test, NUM_CLASSES)

上面代码用于将数据加载到内存，并对数据做一些预处理，当网络用于处理图片数据时，我们需要将图片对应像素点转换到[0,1]之间，这样才有利于提高网络的判断准确率，上面代码中我们加载的数据集大概内容如下：

接下来我们构建网络识别图片中物体的类别，代码如下：

from  keras.models import Models
from  keras.layers import Input, Flatten, Dense
#输入层接收图片,图片规格为32*32,每个像素点对应RGB3个值
input_layer = Input(shape=(32, 32, 3))
#将图片由二维压缩为一维
x = Flatten()(input_layer)
#增加含有200个节点的全连接层
x = Dense(units = 200, activation = 'relu')(x)
#增加含有150个节点的全连接层
x = Dense(units = 150, activation = 'relu')(x)
#输出层有10个节点对应图片十种分类
output_layer = Dense(units = 10, activation = 'softmax')(x)
model = Model(input_layer, output_layer)

上面代码完成的模型，其结构与最开始的图片显示差不多，接下来我们把图片输入网络，然后训练网络让其输出结果与图片对应的正确结果尽可能的贴近，相应实现如下：

from  keras.optimizers  import  Adam
'''
设置模型的优化方式，本质上是通过求导获取损失函数最小值，Adam对应求导计算的某种特别方法，本质上还是求导运算
categorical_crossentropy对应我们前面提到的交叉熵
'''
opt = Adam(lr = 0.0005)
model.compile(loss = 'categorical_crossentropy', optimizer = opt, metrics = ['accuracy'])
#调整模型内部参数，让它的输出与正确输出越来越对应
'''
x_train对应输入图片,y_train对应图片中物体类别,batch_size表示网络识别给定数量图片后将识别结果加总，
epochs表示网络反复进行给定优化次数,shuffle表示把图片的顺序随机打乱后再输入网络
'''
model.fit(x_train, y_train, batch_size = 32, epochs = 10, shuffle = True)

上面代码运行后输出结果如下： Epoch 1/10 50000/50000 [==============================] - 8s 151us/step - loss: 1.8446 - acc: 0.3356 Epoch 2/10 50000/50000 [==============================] - 7s 143us/step - loss: 1.6625 - acc: 0.4078 Epoch 3/10 50000/50000 [==============================] - 7s 148us/step - loss: 1.5855 - acc: 0.4363 Epoch 4/10 50000/50000 [==============================] - 8s 155us/step - loss: 1.5296 - acc: 0.4556 Epoch 5/10 50000/50000 [==============================] - 8s 158us/step - loss: 1.4970 - acc: 0.4663 Epoch 6/10 50000/50000 [==============================] - 8s 159us/step - loss: 1.4615 - acc: 0.4775 Epoch 7/10 50000/50000 [==============================] - 8s 160us/step - loss: 1.4403 - acc: 0.4842 Epoch 8/10 50000/50000 [==============================] - 8s 165us/step - loss: 1.4127 - acc: 0.4957 Epoch 9/10 50000/50000 [==============================] - 9s 174us/step - loss: 1.3857 - acc: 0.5050 Epoch 10/10 50000/50000 [==============================] - 9s 180us/step - loss: 1.3660 - acc: 0.5159 这意味着网络经过10次反复训练后，对输入图片类型的判断结果正确率是51%左右，这个结果表明网络对图片内容的判断成功率不错，因为图片有10种类型，如果随机对图片进行判断，那么正确率应该只有10%，然而我们的网络能达到51%的正确率说明网络的确具备一定的图片识别能力。