科学空间|Scientific Spaces

文件说明：

1. image.py——图像处理函数，主要是特征提取；

2. model_training.py——训练CNN单字识别模型（需要较高性能的服务器，最好有GPU加速，否则真是慢得要死）；

3. ocr.py——识别函数，包括单字分割、前面训练好的模型进行单字识别、动态规划提升效果；

4. main.py——主文件，用来调用1、3两个文件。

5、我们的模型中包含的字.txt(UTF-8编码)

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开始研究僧之旅，希望有一天能企及扫地僧的境界。

进入中山大学后，各种郁闷的事情就来了。首先最郁闷的就是开学时间特早，8月26日开学，感觉至少比一般学校早了一星期，开学这么早有意思么～～接着就是感觉中大的管理制度各种混乱，比我本科的华师差多了。好吧，这些琐事先不吐槽，接下来弄校园网，这是作死的开始。

我们是在南校区的，校园网是通过锐捷客户端来认证的，而我是用macbook的，不过中大这边还很人性化地提供了Mac版的锐捷，体积就1M左右，挺好的。但众所周知，macbook并没有有线网卡，每次我上网都得插着个USB网卡然后连着网线，这该有多郁闷。于是想办法通过路由器拨号。我也不算没经验的了，对openwrt这个系统有过一定研究，以前在本科的时候也是锐捷，可以用mentohust替代拨号，很简单。于是我在这里重复这样的过程，发现一直认证失败，按照网上提示的各种方法，都无法解决。

经过研究，我发现在Windows下，这里就只能用官方提供了锐捷4.90版本，从其他地方下载的更高级或者更低级的锐捷，都无法通过验证。估计就是因为这个机制，导致了mentohust难以通过验证。而且网上流行的mentohust都是基于V2协议的，但4.90是基于V4的。后来我又去下载了V4版本的进行交叉编译，测试发现还不成功。几近绝望的时候，我发现了mentohust-proxy，一个mentohust的改进版，让我找到了希望。（怎么找到它？我是直接到github搜索了，因为实在没辙了～～）

原理很简单，如果直接通过mentohust无法完成认证，那么就通过代理模式，由电脑来完成认证，而mentohust只需要负责发送心跳包维持联网就行。这是个很折中的方案，但应该说是一个很通用的方案，因为它的成功与否，基本就取决于自己电脑的锐捷客户端而已。看到这个方案，我就知道有戏了，于是赶紧补习了一下交叉编译的知识，最后成功编译好了，并且在路由上成功地完成了认证。

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之前已经写过用LSTM来做分词的方案了，今天再来一篇用CNN的，准确来说是FCN，全卷积网络。其实这个模型的主要目的并非研究中文分词，而是练习tensorflow。从两年前就开始用Keras了，可以说对它比较熟了，也渐渐发现了它的一些不足，比如处理变长输入时不方便、加入自定义的约束比较困难等，所以干脆试试原生的tensorflow了，试了之后发现其实也不复杂。嗯，都是python，能有多复杂。本文就是练习一下如何用tensorflow处理不定长输入任务，以中文分词为例，并在最后加入了硬解码，将深度学习与词典分词结合了起来。

CNN

另外，就是关于FCN的。放到语言任务中看，（一维）卷积其实就是ngram模型，从这个角度来看其实CNN远比RNN来得自然，RNN好像就是为序列任务精心设计的，而CNN则是传统ngram模型的一个延伸。另外不管CNN和RNN都有权值共享，看上去只是为了降低运算量的一个折中选择，但事实上里边大有道理。CNN中的权值共享是平移不变性的必然结果，而不是仅仅是降低运算量的一个选择，试想一下，将一幅图像平移一点点，或者在一个句子前插入一个无意义的空格（导致后面所有字都向后平移了一位），这样应该给出一个相似甚至相同的结果，而这要求卷积必然是权值共享的，即权值不能跟位置有关系。

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警告

以下内容包含诸多高危动作，请勿随意模仿。未成年人请在父母的陪同下观看～(^_^）

自杀式

Linux系统（下面内容同时适用于Mac OS）以开源自由闻名，然而有些时候它也开放过头了，而笔者也被它无比开发的特性坑了好几次（当然，主要是笔者使用习惯不好），遂总结分享，供大家娱乐。

最经典的例子就是，通过以下命令就可以实现“自杀”：

sudo rm / -rf

这就把你的Linux系统给毁了。显然，如果是在Windows中，这相当于在操作系统中格式化系统盘，这是绝对不允许的。

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baidu_jingsai

前两年百度的大数据竞赛都是自然语言处理方面的，今年画风一转，变成了图像的细颗粒度分类，赛题内容就是将宠物狗归为100类中的其中一类。这个任务本身是很平凡的，做法也很常规，无外乎就是数据扩增、imagenet模型的fine tune、模型集成三个方面。笔者并不擅长于模型集成，只做了前面两个步骤，成绩也非常一般（准确率80%上下）。但感觉里边的某些代码可能对读者有帮助，遂共享一翻。下面结合着代码来讲解。

比赛官网（随时有失效的可能）：http://js.baidu.com

模型

模型主要用tensorflow+keras实现。首先自然是导入各种模块

#! -*- coding:utf-8 -*-

import numpy as np
from scipy import misc
import tensorflow as tf
from keras.applications.xception import Xception,preprocess_input
from keras.layers import Input,Dense,Lambda,Embedding
from keras.layers.merge import multiply
from keras import backend as K
from keras.models import Model
from keras.optimizers import SGD
from tqdm import tqdm
import glob
np.random.seed(2017)
tf.set_random_seed(2017)

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大家都知道，BERT的MLM（Masked Language Model）任务在预训练和微调时的不一致，也就是预训练出现了[MASK]而下游任务微调时没有[MASK]，是经常被吐槽的问题，很多工作都认为这是影响BERT微调性能的重要原因，并针对性地提出了很多改进，如XL-NET、ELECTRA、MacBERT等。本文我们将从Dropout的角度来分析MLM的这种不一致性，并且提出一种简单的操作来修正这种不一致性。

同样的分析还可以用于何凯明最近提出的比较热门的MAE（Masked Autoencoder）模型，结果是MAE相比MLM确实具有更好的一致性，由此我们可以引出一种可以能加快训练速度的正则化手段。

Dropout

首先，我们重温一下Dropout。从数学上来看，Dropout是通过伯努利分布来为模型引入随机噪声的操作，所以我们也简单复习一下伯努利分布。

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这两天无意间发现一个非常有意义的工作，称为“相对GAN”，简称RSGAN，来自文章《The relativistic discriminator: a key element missing from standard GAN》，据说该文章还得到了GAN创始人Goodfellow的点赞。这篇文章提出了用相对的判别器来取代标准GAN原有的判别器，使得生成器的收敛更为迅速，训练更为稳定。

可惜的是，这篇文章仅仅从训练和实验角度对结果进行了论述，并没有进行更深入的分析，以至于不少人觉得这只是GAN训练的一个trick。但是在笔者来看，RSGAN具有更为深刻的含义，甚至可以看成它已经开创了一个新的GAN流派。所以，笔者决定对RSGAN模型及其背后的内涵做一个基本的介绍。不过需要指出的是，除了结果一样之外，本文的介绍过程跟原论文相比几乎没有重合之处。

“图灵测试”思想

SGAN

SGAN就是标准的GAN（Standard GAN）。就算没有做过GAN研究的读者，相信也从各种渠道了解到GAN的大概原理：“造假者”不断地进行造假，试图愚弄“鉴别者”；“鉴别者”不断提高鉴别技术，以分辨出真品和赝品。两者相互竞争，共同进步，直到“鉴别者”无法分辨出真、赝品了，“造假者”就功成身退了。

在建模时，通过交替训练实现这个过程：固定生成器，训练一个判别器（二分类模型），将真实样本输出1，将伪造样本输出0；然后固定判别器，训练生成器让伪造样本尽可能输出1，后面这一步不需要真实样本参与。

问题所在

然而，这个建模过程似乎对判别器的要求过于苛刻了，因为判别器是孤立运作的：训练生成器时，真实样本没有参与，所以判别器必须把关于真实样本的所有属性记住，这样才能指导生成器生成更真实的样本。

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事实上，除了写博客内容，在这几年里，笔者是花了相当一部分时间来做科学空间的“表面功夫”，为此还专门学了一点php、css和js。虽然不敢说精益求精，但总体来说网站的浏览体验应该比前几年要好得多。

考虑到有些读者可能需要的功能，但一时半会未必能留意到，遂来整理一些站内技巧。

文章篇

什么环境阅读文章最佳？

两年前科学空间就已经加入了响应式设计，自动适应不同分辨率的屏幕。因此，不管哪个分辨率的环境应该都能看清文字内容，唯一的问题是，在小屏幕手机下公式可能会显示不全或者错位。为了较好地阅读公式，最好在7寸以上的屏幕上阅读。如果一定要用小屏幕的手机，可以考虑横屏阅读。

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