在许多介绍图像识别任务的介绍中，通常使用着名的MNIST数据集。
但是，这些数据存在一些问题：
1.太简单了。例如，一个简单的MLP模型可以达到99％的准确度，而一个2层CNN可以达到99％的准确度。
2.它被过度使用。从字面上看，每台机器学习入门文章或图像识别任务都将使用此数据集作为基准。但是，因为获得近乎完美的分类结果非常容易，所以它的实用性会受到打折，并且对于现代机器学习/ AI任务并不真正有用。
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因此，出现Fashion-MNIST数据集。该数据集是作为MNIST数据的直接替代而开发的，其意义在于：
1.尺寸和风格相同：28×28灰度图像
2.每个图像与10个类中的1个相关联，即：
0：T恤/上衣，
1：裤子，
2：套头衫，
3：连衣裙，
4 ：外套，
5：凉鞋，
6：衬衫，
7：运动鞋，
8：背包，
9：靴
自从2012年，卷积神经网络AlexNet在图像分类竞赛中取得突破性进展之后，深度学习进入快速的发展期，在此后的五六年的期间，出现了一些经典的卷积神经网络模型，这里对这些模型做一些介绍。
1 VGG
在2014年的ILSVRC， 牛津大学VGG(Visual Geometry Group)组提出一种简洁的卷积神经网络模型，即VGG模型。VGG模型非常的整洁和规范，可以看作是卷积神经网络的一种基础模型，在很多的实际任务中，都会先训练一遍VGG模型，看看效果如何，然后再采用其它的模型和做各种优化，以提高任务成绩。值得一提的是，在ImageNet上，首次公开超过人眼识别的模型就是借鉴VGG模型。
VGG的核心是五组卷积操作，每组卷积之后做最大池化，然后是全连接层与分类层。在VGG中使用的卷积核大小是3*3，这也是卷积神经网络中最常见的卷积核尺寸之一。特征图的通道数目从64上升到128，再到256和512，同一组卷积内通道的数目相同。
另外需要注意的是，由于每组的卷积层数目可以不同，VGG模型有11、13、16、19等几种。
2 GoogleNet
GoogleNet也出现在2014年，并在这年的ILSVRC获得了冠军。GoogleNet共22层网络，它是一个即“深”又“宽”的模型，最明显的标志是其中的Inception模块，可以说GoogleNet主要是Inception模块堆积而成的。
GoogleNet网络结构：开始为卷积，然后为三组Inception子网络，再接平均值池化层、全连接层。其中，第一组子网络包含2个Inception模块，第二组包含5个Inception模块，第三组包含2个Inception模块。
如下图所示，Inception有简单的类型和带有降纬的类型。简单的Inception模块是3个卷积操作和一个池化操作的拼接，其中卷积操作采用了1*1、3*3、5*5的三种大小的卷积核。
1*1的卷积核也是卷积神经网络中，非常常见的设计，它可以用来改变特征通道的数目。在卷积神经网络中，经过几层卷积后，通道数会越来越大，导致参数和计算量也随之增大。为了应对这个问题，可以采用1×1卷积核进行降维。如右下图所示的Inception类型，采用了3个1×1卷积层进行降维，即减少特征通道的数目。
3 ResNet
神经网络的设计一般遵循深度优先的原则，深度可以说是对网络性能影响最大的一个元素。但是越深的神经网络越难以训练，在残差网络ResNet出现之前，这是一个很大的问题。
在2015年的ImageNet图像分类、图像物体定位和图像物体检测比赛中，孙剑博士与何凯明博士设计的残差网络ResNet取得了冠军。ResNet中采用了残差模块的设计，解决了网络深度增加后准确度下降的问题，并且训练收敛较快，成功的训练了近千层的卷积神经网络。
下图为ResNet中50、101、152层网络连接示意图，使用的是瓶颈模块。这三个模型的区别在于每组中残差模块的重复次数不同(见图右上角)。
残差网络引入了残差模块，每个残差模块包含两条路径，一条路径为直连通路，另一条为两到三次卷积操作得到的特征残差，然后将两条路径的输出相加。在这里需要特别说明的是，残差的思想在神经网络设计中影响非常大，在很多种类的神经网络中，都能看到残差的结构。
残差模块如图所示，左边是基本模块连接方式，右边是瓶颈模块(Bottleneck)连接方式。基本连接方式由两个输出通道数目相同的3×3卷积组成。瓶颈的意思是上面的1×1卷积用来降维即256->64，下面的1×1卷积用来升维即64->256，使得中间3×3卷积的输入和输出通道数目都较小即64->64。
4 DenseNet
在残差网络之后，又出现了密集网络DenseNet（这个应该是受到了残差思路的影响）。密集网络顾名思义，它的连接更为密集，最明显的标志是密集模块即Dense Block。在Dence Block中，每一层都与其他层”沟通“，这种密集的联系，使得信息流最大化，也实现了特征的重复利用。同时网络的每一层可以被设计得特别”窄“，即只使用了比较少的特征图，可以达到降低冗余的目的，这使得DenseNet的计算量也比较小。
整个DenseNet是由若干个Dense Block串联而成的，在每个Dense Block之间有一个Convolution+Pooling的操作，这个被称为是transition layer。
后记
在这篇文章为大家介绍了，VGG、GoogleNet、ResNet及DenseNet这几种常用的卷积神经网络模型，这些都是非常好的学习示例，通过学习这些卷积模型，可以对如何设计卷积神经网络有更深入的认识。
3. 60000训练样本和10000个测试样本，以下是一些样本的截图：
自从它出现以来，已经有多份提交文件来对这些数据进行基准测试，其中一些能够达到95％以上的准确度 。
我也试图用keras来对这个数据进行基准测试。keras是构建深度学习模型的高级框架，在后端选择TensorFlow，Theano和CNTK。它很容易安装和使用。对于我的应用程序，我使用了CNTK后端。
在这里，我将以两个模型为基准。一种是层结构为256-512-100-10的MLP，另一种是类VGG的CNN。
第一个模型在100个历元后的测试数据上达到了[0.89，0.90]的精度，而后者达到了45个时期后的测试数据的精度> 0.94。
我们先用tSNE来看它。据说tSNE是最有效的降纬工具。
我使用了1000个样本来快速运行。如果您的PC速度足够快并且有时间，则可以针对完整数据集运行tSNE。
为了建立自己的网络，我们首先导入一些库
该模型在大约100个时期的测试数据集上达到了近90％的准确度。现在，我们来构建一个类似VGG的CNN模型。我们使用类似于VGG的体系结构，但仍然非常不同。由于图形数据很小，如果我们使用原始VGG体系结构，它很可能会过度拟合，并且在测试数据时表现不佳，这些数据在上面列出的公开提交的基准测试中观察到。在keras中构建这样一个模型是非常容易的：
这个模型有150万个参数。我们可以调用’fit’方法来训练模型：
model3_fit=model3.fit(X_train, Y_train2, validation_data = (X_test, Y_test2), epochs=50, verbose=1, batch_size=500) 经过40次以后，这个模型在测试数据上获得了0.94的精度。显然，这个模型也存在过度拟合问题。我们稍后会解决这个问题。
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