深度学习之Deep Dream算法

2015年，Google公开了一个魔性的算法——Deep Dream，此算法可以生成下面的图片

如何做到的呢？

首先，在卷积神经网络（简称CNN）的研究中，大家并不满足于精准的图片分类，还想知道网络中各层乃至各个神经元都学习到了什么东西。如果能将每一个神经元的内容可视化出来，将是十分有用的。

那么如何对CNN中的某一神经元进行可视化呢？

Deep Dream的想法就是：学习出一张图片，使得这一神经元能够产生最大激活。从数值上看，就是使得这一神经元的输出值最大。

更一般的，不仅可以最大化某一个神经元的输出，还可以最大化一组神经元的输出，或者某一层的总输出。这样得到的是多个神经元的混合可视化结果。

因此，Deep Dream是基于训练好的卷积神经网络进行图片的生成，在生成图片时，神经网络是冻结的，也就是网络的权重不再更新，只更新输入图片。

常用的预训练卷积网络包括Google的Inception、VGG网络和ResNet网络等。

Deep Dream的流程为：

取得输入图片，可以是随机噪声，也可以是真实的照片

将图片输入网络，得到所希望可视化的神经元的输出值

计算神经元输出值对图片各像素的梯度

使用梯度下降更新图片

重复第2、3、4步，直到满足所设定的条件

可以看出，实际上就是一个梯度下降算法。但是，朴素的实现通常得不到质量很好的图片，就像下图，此处可视化的是一个对花朵产生最大激活的神经元。

这并不是梯度下降的问题，实际上，上图输入网络，可以得到花朵神经元的较大激活。之所以这种图片看起来质量不高，是因为它包含了过多的噪音（至少对人类来说是噪音）。与此类似的还有：

一些图片看起来是白噪声，而神经网络却可以将其识别为猫或狗。

将原始照片添加上一些人眼不可分辨的噪声，就可以骗过神经网络，使其分类错误

那么如何提高所产生的图片质量呢？就是使用正则化方法。

一张图片里包含了高频和低频的信息，日常的照片所包含的都是低频的，因此，将高频信息过滤掉可以得到更好的结果。

但还可以更好。方法是在学习的时候对梯度进行处理，将梯度中所包含的高频成分降低，低频成分提高。

另一种方法是对输入图片进行缩放，先输入缩小后的图片，迭代若干步后，放大一点，再迭代，再放大，依次进行，直到满足所设定的条件。与放大后的图片相比，小图片相当于是低频，逐级学习使得后面的学习过程具有一个较好的初值。

下面是这种方法生成的图片的一个例子（可视化的是“狗”神经元）