对DeepLearning最初的印象是，大量的训练样本+机器学习，也就是说原来传统的机器学习会遇到的问题，不能解决的问题，换成DeepLearning同样解决不了。比如目标识别中因为光照变化，目标被遮挡，目标的几何变化造成的识别率大幅下降，在DeepLearning中同样也不能很好解决。但是不是说DeepLearning就一无事处，最近几年这么热也决不是因为名字取得好。DeepLearning比较明显的优势就是在特征选择上，想想之前做生物特征识别时，各种找特征，还得考虑什么光照不变，旋转不变，抗尺寸变换，抗遮挡，那叫一个累呀。现在可好啦，一个Convolution Layer，再配Fully Connected Layer，最后来个Softmax，丢一堆带标签的样本进去自动给你找出特征。当然这个只是一个接触DeepLearning不到一个月的小白的肤浅认识，大家听听就好。

  本文算是最近1个月学习DeepLearning的入门小作业，选择的例子也是DeepLearning最流行的HelloWorld程序MNIST手写数字识别，采用Caffe2进行训练，并在Android端实现一个Demo样例。

DeepLearning基础

  这里推荐下台大李宏毅老师的DeepLearning课程，讲解风趣幽默，生动详细，力荐。B站链接
深度学习框架：caffe2

模型训练

整个模型训练过程主要包括数据准备、模型建立、模型训练，参考caffe2官网的tutorial

1. 数据准备

数据准备在MachineLearning类的应用中起到致关重要的作用，相当于煮饭的时候用到的米。再利害的算法，如果没有足够的数据，那也是巧妇难为无米之炊，难道马云会称现在是DT时代。另外DeepLearning作为MachineLearning的一个分支，目前了解到的大部分的DeepLearning算法更多的还是属于SuperviseLearning。SuperviseLearning一个明显的特征是非常依赖数据，而且是人工标注的数据，这也难怪一些DeepLearning大大们说在AI应用中，有多少人工就有多少智能。本文用到的数据链接地址：MNIST手写数字数据集

2. 模型建立

这个例子采用的是DeepLearning中的经典网络LeNet，关于LeNet可以参考这篇文章。

3. 模型训练

这里模型训练采用caffe2框架，

模型在Android端的部署

参考caffe2官网给的AICamera例子，建立Android Studio工程（github工程地址：https://github.com/lyapple2008/MNIST_CNN_APP ），其中最主要的代码如下所示

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void loadToNetDef(AAssetManager *mgr, caffe2::NetDef *net, const char *filename) {
    AAsset *asset = AAssetManager_open(mgr, filename, AASSET_MODE_BUFFER);
    assert(asset != nullptr);
    const void *data = AAsset_getBuffer(asset);
    assert(data != nullptr);
    off_t len = AAsset_getLength(asset);
    assert(len != 0);
    if (!net->ParseFromArray(data, len)) {
        alog("Couldn't parse net from data.\n");
    }
    AAsset_close(asset);
}

extern "C"
void Java_com_example_beyoung_handwrittendigit_MainActivity_initCaffe2(
        JNIEnv *env,
        jobject,
        jobject assetManager) {
    AAssetManager *mgr = AAssetManager_fromJava(env, assetManager);
    alog("Attempting to load protobuf netdefs...");
    loadToNetDef(mgr, &_initNet, "mnist/init_net.pb");
    loadToNetDef(mgr, &_predictNet, "mnist/predict_net.pb");
    alog("done.");
    alog("Instantiating predictor...");
    _predictor = new caffe2::Predictor(_initNet, _predictNet);
    if (_predictor) {
        alog("done...");
    } else {
        alog("fail to instantiat predictor...");
    }
}

extern "C"
JNIEXPORT jstring JNICALL
Java_com_example_beyoung_handwrittendigit_MainActivity_recognitionFromCaffe2(
        JNIEnv *env,
        jobject,
        jint h, jint w, jintArray data) {
    if (!_predictor) {
        return env->NewStringUTF("Loading...");
    }

    jsize len = env->GetArrayLength(data);
    jint *img_data = env->GetIntArrayElements(data, 0);
    jint img_size = h * w;
    assert(img_size <= INPUT_DATA_SIZE);

    // convert rgb image to grey image and normalize to 0~1
    for (auto i = 0; i < h; ++i) {
        std::ostringstream stringStream;
        for (auto j = 0; j < w; ++j) {
            int color = img_data[i * w + j];
            //int red = ((color & 0x00FF0000) >> 16);
            //int green = ((color & 0x0000FF00) >> 8);
            //int blue = color & 0x000000FF;
            //float grey = red * 0.3 + green * 0.59 + blue * 0.11;
            float grey = 0.0;
            if (color != 0) {
                grey = 1.0;
            }
            input_data[i * w + j] = grey;
            //alog("%f", grey);
            //alog("%d", color);
            if (color != 0) {
                color = 1;
            }
            stringStream << color << " ";
        }
        //alog("\n");
        alog("%s", stringStream.str().c_str());
    }

    caffe2::TensorCPU input;
    input.Resize(std::vector<int>({1, IMG_C, IMG_H, IMG_W}));
    memcpy(input.mutable_data<float>(), input_data, INPUT_DATA_SIZE * sizeof(float));
    caffe2::Predictor::TensorVector input_vec{&input};
    caffe2::Predictor::TensorVector output_vec;
    _predictor->run(input_vec, &output_vec);

    constexpr int k = 3;
    float max[k] = {0};
    int max_index[k] = {0};
    // Find the top-k result manually
    if (output_vec.capacity() > 0) {
        for (auto output : output_vec) {
            for (auto i = 0; i < output->size(); ++i) {
                for (auto j = 0; j < k; ++j) {
                    if (output->template data<float>()[i] > max[j]) {
                        for (auto _j = k - 1; _j > j; --_j) {
                            max[_j - 1] = max[_j];
                            max_index[_j - 1] = max_index[_j];
                        }
                        max[j] = output->template data<float>()[i];
                        max_index[j] = i;
                        goto skip;
                    }
                }
                skip:;
            }
        }
    }

    std::ostringstream stringStream;
    for (auto j = 0; j < k; ++j) {
        stringStream << max_index[j] << ": " << max[j]*100 << "%\n";
    }

//    if (output_vec.capacity() > 0) {
//        for (auto output: output_vec) {
//            for (auto i = 0;i<output->size();++i) {
//                stringStream << output->template data<float>()[i] << "\n";
//            }
//        }
//    }

    return env->NewStringUTF(stringStream.str().c_str());
}

总结

  通过上面的Demo可以看出，通过MNIST数据训练出来的模型在实际运行的准确率还是很堪忧的。所以一个算法从实验室数据到实际应用还有很长的路要走，虽然最近应用于各个领域的深度学习模型层出不穷，测试数据也很好看，但是在实际应用过程中还有很多路要走。虽然DeepLearning已经表现出很强大的黑魔法属性，在实际应用过程中还是有很多工作要做，不然只能停留在Demo阶段。以本文的手写数字识别为例，实际过程的准确率与测试集上的准确率相差甚远，这时候就需要进行大量的优化工作。由于学习深度学习没多久，暂时只能根据以往在机器学习上的经验来进行优化，目前能想到的优化方向有：训练集与实际运行环境要一致、准备更多的训练集、深度另外的模型方法。