中国人工智能发展报告2019（388页）.pdf

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1、卷积神经网络的发展，最早可以追溯到 1962 年，Hubel 和 Wiesel 对猫大脑中的视觉系统的研究。1980 年，一个日本科学家福岛邦彦(Kunihiko Fukushima)提出了一个包含卷积层、池化层的神经网络结构。在这个基础上，Yann Lecun 将BP 算法应用到这个神经网络结构的训练上，就形成了当代卷积神经网络的雏形。其实最初的 CNN 效果并不算好，而且训练也非常困难。虽然也在阅读支票、识别数字之类的任务上有一定的效果，但由于在一般的实际任务中表现不如SVM、Boosting 等算法好，因此一直处于学术界的边缘地位。直到 2012 年， ImageNet图像识别大赛中，H

2、inton 组的AlexNet引入了全新的深层结构和Dropout方法，一下子把error rate 从 25%降低到了 15%，这颠覆了图像识别领域。AlexNet有很多创新，尽管都不是很难的方法。其最主要的结果是让人们意识到原来那个福岛邦彦提出的、Yann LeCun 优化的 LeNet 结构原来是有很大改进空间的：只要通过一些方法能够加深这个网络到 8 层左右，让网络表达能力提升，就能得到出人意料的好结果。顺着 AlexNet 的思想，LeCun 组 2013 年提出一个 DropConnect，把 error rate降低到了11%。而NUS 的颜水成组则提出了一个重要的Network

3、 in Network(NIN)方法，NIN 的思想是在原来的 CNN 结构中加入了一个 1*1 conv 层，NIN 的应用也得到了2014 年 Imagine 另一个挑战图像检测的冠军。Network in Network更加引发了大家对CNN 结构改变的大胆创新。因此，两个新的架构 Inception 和VGG 在 2014 年把网络加深到了 20 层左右，图像识别的 error rate(越小越好)也大幅降低到 6.7%，接近人类错误率的 5.1%。2015 年，MSRA 的任少卿、何恺明、孙剑等人，尝试把 identity 加入到卷积神经网络中提出 ResNet。最简单的Identi

4、ty 却出人意料的有效，直接使 CNN 能够深化到 152 层、1202 层等，error rate 也降到了 3.6%。后来，ResNeXt, Residual-Attention，DenseNet，SENet 等也各有贡献，各自引入了 Group convolution ，Attention ，Dense connection ， channelwise-attention 等，最终 ImageNet 上 error rate 降到了 2.2%，大大超过人类的错误率。现在，即使手机上的神经网络，也能达到超过人类的水平。而另一个挑战图像检测中，也是任少卿、何恺明、孙剑等优化了原先的 R-CNN, fast R-CNN 等通过其他方法提出 region proposal，然后用 CNN 去判断是否是 object的方法，提出了faster R-CNN。Faster R-CNN 的主要贡献是使用和图像识别相同

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