玩转人工智能（5）深度网络模型演进介绍及框架Keras实战_conv2d(64, (5, 5)

本文前半部分介绍深度网络的理论基础，重点介绍残差网络、生成对抗网络。后半部分介绍实现深度网络的模型框架Keras的使用。目的是让读者快速上手，达到抛砖引玉的目的。

残差网络，准确的称呼是Deep Residual Network来源于Deep Residual Learning for Image Recognition，作者何凯明（自行谷歌） http://kaiminghe.com/

在实践中发现，前期的网络模型在层数增加，深度加深的过程中，学习能力反而没有达到人们预期的那样。这是因为利用梯度下降弱化，导致网络学习能力“老化”。

作者针对这一问题，提出了residual的结构，目的是尝试让前后层之间非直接的连接，而是用一种恒等映射的方式，让不同层的输出输入建立关系，作者认为这两种表达的效果相同，但是优化的难度却并不相同，作者假设F(x)的优化会比H(x)简单的多。这一想法也是源于图像处理中的残差向量编码，通过一个reformulation，将一个问题分解成多个尺度直接的残差问题，能够很好的起到优化训练的效果。这个Residual block通过shortcut connection实现，通过shortcut将这个block的输入和输出进行一个element-wise的加叠，这个简单的加法并不会给网络增加额外的参数和计算量，同时却可以大大增加模型的训练速度、提高训练效果，并且当模型的层数加深时，这个简单的结构能够很好的解决“老化”问题。

生产对抗网络模型，从 Ian Goodfellow 在 14 年发表了 论文 Generative Adversarial Nets 以来，生成式对抗网络 GAN 广受关注，最近一直很火。下面简单了解下GAN网络的原理和过程。

GAN受到博弈论中二人零和博弈的启发，在GAN中的博弈双方分别是生产模型G和判别模型D。生成模型G捕捉样本数据的分布，用服从某一分布的噪声Z生成一个类似于真实训练数据的样本，追求的目标就是越像真实数据越好。判别模型D就是个二分类器，估计一个样本来自于训练数据的概率，如果样本来自于真实的样本数据，则D输出大概率，否则D输出小概率。举个栗子，

生成网络 G 好比假币制造团伙，专门制造假币，判别网络 D 好比警察，专门检测使用的货币是真币还是假币，G 的目标是想方设法生成和真币一样的货币，使得 D 判别不出来，D 的目标是想方设法检测出来 G 生成的假币。

在训练的过程中先固定一方，更新另一个网络的权重，然后反过来更新。在这个过程中俩模型都在极力优化自己的模型，从而形成竞争对抗，一直到双方实现设置的平衡。也就是说这个时候，G模型能制造出和真实样本一摸一样的数据集，D模型的辨别正确率为50%。

在原作者的文章中使用这样的公式描述：

详细的原理推到和名次解释详见：https://arxiv.org/abs/1406.2661的文章Generative Adversarial Networks；接着我们看这篇文章：Unsupervised Representation Learning with Deep Convolutional Generative Adversarial Networks。对，深度卷积生成对抗网络。https://arxiv.org/abs/1511.06434，这篇文章对深度网络的工程实践又进一步，验证和说明了不同应用和场景下得到不一样的时间效果的结论。这篇文章的内涵是在GAN网络中引入卷积网络。

人间最美好的事情我认为就是读书耕田。理论知识好比我们耕地的想法和别人如何耕地的方法论，要想收获，那就要自己动手，使用得当的工具，这是庄稼丰收的前提。接下来我们顺其自