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# 图像分类

本教程源代码目录在[book/image_classification](https://github.com/PaddlePaddle/book/tree/develop/03.image_classification)， 初次使用请参考PaddlePaddle[安装教程](https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/blob/develop/doc/getstarted/build_and_install/docker_install_cn.rst)。

## 背景介绍

图像相比文字能够提供更加生动、容易理解及更具艺术感的信息，是人们转递与交换信息的重要来源。在本教程中，我们专注于图像识别领域的一个重要问题，即图像分类。

图像分类是根据图像的语义信息将不同类别图像区分开来，是计算机视觉中重要的基本问题，也是图像检测、图像分割、物体跟踪、行为分析等其他高层视觉任务的基础。图像分类在很多领域有广泛应用，包括安防领域的人脸识别和智能视频分析等，交通领域的交通场景识别，互联网领域基于内容的图像检索和相册自动归类，医学领域的图像识别等。


一般来说，图像分类通过手工特征或特征学习方法对整个图像进行全部描述，然后使用分类器判别物体类别，因此如何提取图像的特征至关重要。在深度学习算法之前使用较多的是基于词袋(Bag of Words)模型的物体分类方法。词袋方法从自然语言处理中引入，即一句话可以用一个装了词的袋子表示其特征，袋子中的词为句子中的单词、短语或字。对于图像而言，词袋方法需要构建字典。最简单的词袋模型框架可以设计为**底层特征抽取**、**特征编码**、**分类器设计**三个过程。

而基于深度学习的图像分类方法，可以通过有监督或无监督的方式**学习**层次化的特征描述，从而取代了手工设计或选择图像特征的工作。深度学习模型中的卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)近年来在图像领域取得了惊人的成绩，CNN直接利用图像像素信息作为输入，最大程度上保留了输入图像的所有信息，通过卷积操作进行特征的提取和高层抽象，模型输出直接是图像识别的结果。这种基于"输入-输出"直接端到端的学习方法取得了非常好的效果，得到了广泛的应用。

本教程主要介绍图像分类的深度学习模型，以及如何使用PaddlePaddle训练CNN模型。

## 效果展示

图像分类包括通用图像分类、细粒度图像分类等。图1展示了通用图像分类效果，即模型可以正确识别图像上的主要物体。

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<img src="image/dog_cat.png "  width="350" ><br/>
图1. 通用图像分类展示
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图2展示了细粒度图像分类-花卉识别的效果，要求模型可以正确识别花的类别。


<p align="center">
<img src="image/flowers.png" width="400" ><br/>
图2. 细粒度图像分类展示
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一个好的模型既要对不同类别识别正确，同时也应该能够对不同视角、光照、背景、变形或部分遮挡的图像正确识别(这里我们统一称作图像扰动)。图3展示了一些图像的扰动，较好的模型会像聪明的人类一样能够正确识别。

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<img src="image/variations.png" width="550" ><br/>
图3. 扰动图片展示[22]
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## 模型概览

图像识别领域大量的研究成果都是建立在[PASCAL VOC](http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/)、[ImageNet](http://image-net.org/)等公开的数据集上，很多图像识别算法通常在这些数据集上进行测试和比较。PASCAL VOC是2005年发起的一个视觉挑战赛，ImageNet是2010年发起的大规模视觉识别竞赛(ILSVRC)的数据集，在本章中我们基于这些竞赛的一些论文介绍图像分类模型。

在2012年之前的传统图像分类方法可以用背景描述中提到的三步完成，但通常完整建立图像识别模型一般包括底层特征学习、特征编码、空间约束、分类器设计、模型融合等几个阶段。
  1). **底层特征提取**: 通常从图像中按照固定步长、尺度提取大量局部特征描述。常用的局部特征包括SIFT(Scale-Invariant Feature Transform, 尺度不变特征转换) \[[1](#参考文献)\]、HOG(Histogram of Oriented Gradient, 方向梯度直方图) \[[2](#参考文献)\]、LBP(Local Bianray Pattern, 局部二值模式) \[[3](#参考文献)\] 等，一般也采用多种特征描述子，防止丢失过多的有用信息。
  2). **特征编码**: 底层特征中包含了大量冗余与噪声，为了提高特征表达的鲁棒性，需要使用一种特征变换算法对底层特征进行编码，称作特征编码。常用的特征编码包括向量量化编码 \[[4](#参考文献)\]、稀疏编码 \[[5](#参考文献)\]、局部线性约束编码 \[[6](#参考文献)\]、Fisher向量编码 \[[7](#参考文献)\] 等。
  3). **空间特征约束**: 特征编码之后一般会经过空间特征约束，也称作**特征汇聚**。特征汇聚是指在一个空间范围内，对每一维特征取最大值或者平均值，可以获得一定特征不变形的特征表达。金字塔特征匹配是一种常用的特征聚会方法，这种方法提出将图像均匀分块，在分块内做特征汇聚。
  4). **通过分类器分类**: 经过前面步骤之后一张图像可以用一个固定维度的向量进行描述，接下来就是经过分类器对图像进行分类。通常使用的分类器包括SVM(Support Vector Machine, 支持向量机)、随机森林等。而使用核方法的SVM是最为广泛的分类器，在传统图像分类任务上性能很好。

这种方法在PASCAL VOC竞赛中的图像分类算法中被广泛使用 \[[18](#参考文献)\]。[NEC实验室](http://www.nec-labs.com/)在ILSVRC2010中采用SIFT和LBP特征，两个非线性编码器以及SVM分类器获得图像分类的冠军 \[[8](#参考文献)\]。

Alex Krizhevsky在2012年ILSVRC提出的CNN模型 \[[9](#参考文献)\] 取得了历史性的突破，效果大幅度超越传统方法，获得了ILSVRC2012冠军，该模型被称作AlexNet。这也是首次将深度学习用于大规模图像分类中。从AlexNet之后，涌现了一系列CNN模型，不断地在ImageNet上刷新成绩，如图4展示。随着模型变得越来越深以及精妙的结构设计，Top-5的错误率也越来越低，降到了3.5%附近。而在同样的ImageNet数据集上，人眼的辨识错误率大概在5.1%，也就是目前的深度学习模型的识别能力已经超过了人眼。

<p align="center">
<img src="image/ilsvrc.png" width="500" ><br/>
图4. ILSVRC图像分类Top-5错误率
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### CNN

传统CNN包含卷积层、全连接层等组件，并采用softmax多类别分类器和多类交叉熵损失函数，一个典型的卷积神经网络如图5所示，我们先介绍用来构造CNN的常见组件。

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<img src="image/lenet.png"><br/>
图5. CNN网络示例[20]
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- 卷积层(convolution layer): 执行卷积操作提取底层到高层的特征，发掘出图片局部关联性质和空间不变性质。
- 池化层(pooling layer): 执行降采样操作。通过取卷积输出特征图中局部区块的最大值(max-pooling)或者均值(avg-pooling)。降采样也是图像处理中常见的一种操作，可以过滤掉一些不重要的高频信息。
- 全连接层(fully-connected layer，或者fc layer): 输入层到隐藏层的神经元是全部连接的。
- 非线性变化: 卷积层、全连接层后面一般都会接非线性变化层，例如Sigmoid、Tanh、ReLu等来增强网络的表达能力，在CNN里最常使用的为ReLu激活函数。
- Dropout \[[10](#参考文献)\] : 在模型训练阶段随机让一些隐层节点权重不工作，提高网络的泛化能力，一定程度上防止过拟合。

另外，在训练过程中由于每层参数不断更新，会导致下一次输入分布发生变化，这样导致训练过程需要精心设计超参数。如2015年Sergey Ioffe和Christian Szegedy提出了Batch Normalization (BN)算法 \[[14](#参考文献)\] 中，每个batch对网络中的每一层特征都做归一化，使得每层分布相对稳定。BN算法不仅起到一定的正则作用，而且弱化了一些超参数的设计。经过实验证明，BN算法加速了模型收敛过程，在后来较深的模型中被广泛使用。

接下来我们主要介绍VGG，GoogleNet和ResNet网络结构。

### VGG

牛津大学VGG(Visual Geometry Group)组在2014年ILSVRC提出的模型被称作VGG模型 \[[11](#参考文献)\] 。该模型相比以往模型进一步加宽和加深了网络结构，它的核心是五组卷积操作，每两组之间做Max-Pooling空间降维。同一组内采用多次连续的3X3卷积，卷积核的数目由较浅组的64增多到最深组的512，同一组内的卷积核数目是一样的。卷积之后接两层全连接层，之后是分类层。由于每组内卷积层的不同，有11、13、16、19层这几种模型，下图展示一个16层的网络结构。VGG模型结构相对简洁，提出之后也有很多文章基于此模型进行研究，如在ImageNet上首次公开超过人眼识别的模型\[[19](#参考文献)\]就是借鉴VGG模型的结构。

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<img src="image/vgg16.png" width="750" ><br/>
图6. 基于ImageNet的VGG16模型
</p>

### GoogleNet

GoogleNet \[[12](#参考文献)\] 在2014年ILSVRC的获得了冠军，在介绍该模型之前我们先来了解NIN(Network in Network)模型 \[[13](#参考文献)\] 和Inception模块，因为GoogleNet模型由多组Inception模块组成，模型设计借鉴了NIN的一些思想。

NIN模型主要有两个特点：1) 引入了多层感知卷积网络(Multi-Layer Perceptron Convolution, MLPconv)代替一层线性卷积网络。MLPconv是一个微小的多层卷积网络，即在线性卷积后面增加若干层1x1的卷积，这样可以提取出高度非线性特征。2) 传统的CNN最后几层一般都是全连接层，参数较多。而NIN模型设计最后一层卷积层包含类别维度大小的特征图，然后采用全局均值池化(Avg-Pooling)替代全连接层，得到类别维度大小的向量，再进行分类。这种替代全连接层的方式有利于减少参数。

Inception模块如下图7所示，图(a)是最简单的设计，输出是3个卷积层和一个池化层的特征拼接。这种设计的缺点是池化层不会改变特征通道数，拼接后会导致特征的通道数较大，经过几层这样的模块堆积后，通道数会越来越大，导致参数和计算量也随之增大。为了改善这个缺点，图(b)引入3个1x1卷积层进行降维，所谓的降维就是减少通道数，同时如NIN模型中提到的1x1卷积也可以修正线性特征。

<p align="center">
<img src="image/inception.png" width="800" ><br/>
图7. Inception模块
</p>

GoogleNet由多组Inception模块堆积而成。另外，在网络最后也没有采用传统的多层全连接层，而是像NIN网络一样采用了均值池化层；但与NIN不同的是，池化层后面接了一层到类别数映射的全连接层。除了这两个特点之外，由于网络中间层特征也很有判别性，GoogleNet在中间层添加了两个辅助分类器，在后向传播中增强梯度并且增强正则化，而整个网络的损失函数是这个三个分类器的损失加权求和。

GoogleNet整体网络结构如图8所示，总共22层网络：开始由3层普通的卷积组成；接下来由三组子网络组成，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；然后接均值池化层、全连接层。

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<img src="image/googlenet.jpeg" ><br/>
图8. GoogleNet[12]
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上面介绍的是GoogleNet第一版模型(称作GoogleNet-v1)。GoogleNet-v2 \[[14](#参考文献)\] 引入BN层；GoogleNet-v3 \[[16](#参考文献)\] 对一些卷积层做了分解，进一步提高网络非线性能力和加深网络；GoogleNet-v4 \[[17](#参考文献)\] 引入下面要讲的ResNet设计思路。从v1到v4每一版的改进都会带来准确度的提升，介于篇幅，这里不再详细介绍v2到v4的结构。


### ResNet

ResNet(Residual Network) \[[15](#参考文献)\] 是2015年ImageNet图像分类、图像物体定位和图像物体检测比赛的冠军。针对训练卷积神经网络时加深网络导致准确度下降的问题，ResNet提出了采用残差学习。在已有设计思路(BN, 小卷积核，全卷积网络)的基础上，引入了残差模块。每个残差模块包含两条路径，其中一条路径是输入特征的直连通路，另一条路径对该特征做两到三次卷积操作得到该特征的残差，最后再将两条路径上的特征相加。

残差模块如图9所示，左边是基本模块连接方式，由两个输出通道数相同的3x3卷积组成。右边是瓶颈模块(Bottleneck)连接方式，之所以称为瓶颈，是因为上面的1x1卷积用来降维(图示例即256->64)，下面的1x1卷积用来升维(图示例即64->256)，这样中间3x3卷积的输入和输出通道数都较小(图示例即64->64)。

<p align="center">
<img src="image/resnet_block.jpg" width="400"><br/>
图9. 残差模块
</p>

图10展示了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)。ResNet训练收敛较快，成功的训练了上百乃至近千层的卷积神经网络。

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<img src="image/resnet.png"><br/>
图10. 基于ImageNet的ResNet模型
</p>


## 数据准备

通用图像分类公开的标准数据集常用的有[CIFAR](https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html)、[ImageNet](http://image-net.org/)、[COCO](http://mscoco.org/)等，常用的细粒度图像分类数据集包括[CUB-200-2011](http://www.vision.caltech.edu/visipedia/CUB-200-2011.html)、[Stanford Dog](http://vision.stanford.edu/aditya86/ImageNetDogs/)、[Oxford-flowers](http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/)等。其中ImageNet数据集规模相对较大，如[模型概览](#模型概览)一章所讲，大量研究成果基于ImageNet。ImageNet数据从2010年来稍有变化，常用的是ImageNet-2012数据集，该数据集包含1000个类别：训练集包含1,281,167张图片，每个类别数据732至1300张不等，验证集包含50,000张图片，平均每个类别50张图片。

由于ImageNet数据集较大，下载和训练较慢，为了方便大家学习，我们使用[CIFAR10](<https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html>)数据集。CIFAR10数据集包含60,000张32x32的彩色图片，10个类别，每个类包含6,000张。其中50,000张图片作为训练集，10000张作为测试集。图11从每个类别中随机抽取了10张图片，展示了所有的类别。

<p align="center">
<img src="image/cifar.png" width="350"><br/>
图11. CIFAR10数据集[21]
</p>

Paddle API提供了自动加载cifar数据集模块 `paddle.dataset.cifar`。

通过输入`python train.py`，就可以开始训练模型了，以下小节将详细介绍`train.py`的相关内容。

### 模型结构

#### Paddle 初始化

通过 `paddle.init`，初始化Paddle是否使用GPU，trainer的数目等等。

```python
import sys
import paddle.v2 as paddle
from vgg import vgg_bn_drop
from resnet import resnet_cifar10

# PaddlePaddle init
paddle.init(use_gpu=False, trainer_count=1)
```

本教程中我们提供了VGG和ResNet两个模型的配置。

#### VGG

首先介绍VGG模型结构，由于CIFAR10图片大小和数量相比ImageNet数据小很多，因此这里的模型针对CIFAR10数据做了一定的适配。卷积部分引入了BN和Dropout操作。

1. 定义数据输入及其维度

    网络输入定义为 `data_layer` (数据层)，在图像分类中即为图像像素信息。CIFRAR10是RGB 3通道32x32大小的彩色图，因此输入数据大小为3072(3x32x32)，类别大小为10，即10分类。

    ```python
    datadim = 3 * 32 * 32
    classdim = 10

    image = paddle.layer.data(
        name="image", type=paddle.data_type.dense_vector(datadim))
    ```

2. 定义VGG网络核心模块

    ```python
    net = vgg_bn_drop(image)
    ```
    VGG核心模块的输入是数据层，`vgg_bn_drop` 定义了16层VGG结构，每层卷积后面引入BN层和Dropout层，详细的定义如下：

    ```python
    def vgg_bn_drop(input):
        def conv_block(ipt, num_filter, groups, dropouts, num_channels=None):
            return paddle.networks.img_conv_group(
                input=ipt,
                num_channels=num_channels,
                pool_size=2,
                pool_stride=2,
                conv_num_filter=[num_filter] * groups,
                conv_filter_size=3,
                conv_act=paddle.activation.Relu(),
                conv_with_batchnorm=True,
                conv_batchnorm_drop_rate=dropouts,
                pool_type=paddle.pooling.Max())

        conv1 = conv_block(input, 64, 2, [0.3, 0], 3)
        conv2 = conv_block(conv1, 128, 2, [0.4, 0])
        conv3 = conv_block(conv2, 256, 3, [0.4, 0.4, 0])
        conv4 = conv_block(conv3, 512, 3, [0.4, 0.4, 0])
        conv5 = conv_block(conv4, 512, 3, [0.4, 0.4, 0])

        drop = paddle.layer.dropout(input=conv5, dropout_rate=0.5)
        fc1 = paddle.layer.fc(input=drop, size=512, act=paddle.activation.Linear())
        bn = paddle.layer.batch_norm(
            input=fc1,
            act=paddle.activation.Relu(),
            layer_attr=paddle.attr.Extra(drop_rate=0.5))
        fc2 = paddle.layer.fc(input=bn, size=512, act=paddle.activation.Linear())
        return fc2
    ```

    2.1. 首先定义了一组卷积网络，即conv_block。卷积核大小为3x3，池化窗口大小为2x2，窗口滑动大小为2，groups决定每组VGG模块是几次连续的卷积操作，dropouts指定Dropout操作的概率。所使用的`img_conv_group`是在`paddle.networks`中预定义的模块，由若干组 Conv->BN->ReLu->Dropout 和 一组 Pooling 组成。

    2.2. 五组卷积操作，即 5个conv_block。 第一、二组采用两次连续的卷积操作。第三、四、五组采用三次连续的卷积操作。每组最后一个卷积后面Dropout概率为0，即不使用Dropout操作。

    2.3. 最后接两层512维的全连接。

3. 定义分类器

    通过上面VGG网络提取高层特征，然后经过全连接层映射到类别维度大小的向量，再通过Softmax归一化得到每个类别的概率，也可称作分类器。

    ```python
    out = paddle.layer.fc(input=net,
                          size=classdim,
                          act=paddle.activation.Softmax())
    ```

4. 定义损失函数和网络输出

    在有监督训练中需要输入图像对应的类别信息，同样通过`paddle.layer.data`来定义。训练中采用多类交叉熵作为损失函数，并作为网络的输出，预测阶段定义网络的输出为分类器得到的概率信息。

    ```python
    lbl = paddle.layer.data(
        name="label", type=paddle.data_type.integer_value(classdim))
    cost = paddle.layer.classification_cost(input=out, label=lbl)
    ```

### ResNet

ResNet模型的第1、3、4步和VGG模型相同，这里不再介绍。主要介绍第2步即CIFAR10数据集上ResNet核心模块。

```python
net = resnet_cifar10(image, depth=56)
```

先介绍`resnet_cifar10`中的一些基本函数，再介绍网络连接过程。

  - `conv_bn_layer` : 带BN的卷积层。
  - `shortcut` : 残差模块的"直连"路径，"直连"实际分两种形式：残差模块输入和输出特征通道数不等时，采用1x1卷积的升维操作；残差模块输入和输出通道相等时，采用直连操作。
  - `basicblock` : 一个基础残差模块，即图9左边所示，由两组3x3卷积组成的路径和一条"直连"路径组成。
  - `bottleneck` : 一个瓶颈残差模块，即图9右边所示，由上下1x1卷积和中间3x3卷积组成的路径和一条"直连"路径组成。
  - `layer_warp` : 一组残差模块，由若干个残差模块堆积而成。每组中第一个残差模块滑动窗口大小与其他可以不同，以用来减少特征图在垂直和水平方向的大小。

```python
def conv_bn_layer(input,
                  ch_out,
                  filter_size,
                  stride,
                  padding,
                  active_type=paddle.activation.Relu(),
                  ch_in=None):
    tmp = paddle.layer.img_conv(
        input=input,
        filter_size=filter_size,
        num_channels=ch_in,
        num_filters=ch_out,
        stride=stride,
        padding=padding,
        act=paddle.activation.Linear(),
        bias_attr=False)
    return paddle.layer.batch_norm(input=tmp, act=active_type)

def shortcut(ipt, n_in, n_out, stride):
    if n_in != n_out:
        return conv_bn_layer(ipt, n_out, 1, stride, 0,
                             paddle.activation.Linear())
    else:
        return ipt

def basicblock(ipt, ch_out, stride):
    ch_in = ch_out * 2
    tmp = conv_bn_layer(ipt, ch_out, 3, stride, 1)
    tmp = conv_bn_layer(tmp, ch_out, 3, 1, 1, paddle.activation.Linear())
    short = shortcut(ipt, ch_in, ch_out, stride)
    return paddle.layer.addto(input=[tmp, short], act=paddle.activation.Relu())

def layer_warp(block_func, ipt, features, count, stride):
    tmp = block_func(ipt, features, stride)
    for i in range(1, count):
        tmp = block_func(tmp, features, 1)
    return tmp
```

`resnet_cifar10` 的连接结构主要有以下几个过程。

1. 底层输入连接一层 `conv_bn_layer`，即带BN的卷积层。
2. 然后连接3组残差模块即下面配置3组 `layer_warp` ，每组采用图 10 左边残差模块组成。
3. 最后对网络做均值池化并返回该层。

注意：除过第一层卷积层和最后一层全连接层之外，要求三组 `layer_warp` 总的含参层数能够被6整除，即 `resnet_cifar10` 的 depth 要满足 $(depth - 2) % 6 == 0$ 。

```python
def resnet_cifar10(ipt, depth=32):
    # depth should be one of 20, 32, 44, 56, 110, 1202
    assert (depth - 2) % 6 == 0
    n = (depth - 2) / 6
    nStages = {16, 64, 128}
    conv1 = conv_bn_layer(
        ipt, ch_in=3, ch_out=16, filter_size=3, stride=1, padding=1)
    res1 = layer_warp(basicblock, conv1, 16, n, 1)
    res2 = layer_warp(basicblock, res1, 32, n, 2)
    res3 = layer_warp(basicblock, res2, 64, n, 2)
    pool = paddle.layer.img_pool(
        input=res3, pool_size=8, stride=1, pool_type=paddle.pooling.Avg())
    return pool
```

## 训练模型

### 定义参数

首先依据模型配置的`cost`定义模型参数。

```python
# Create parameters
parameters = paddle.parameters.create(cost)
```

可以打印参数名字，如果在网络配置中没有指定名字，则默认生成。

```python
print parameters.keys()
```

### 构造训练(Trainer)

根据网络拓扑结构和模型参数来构造出trainer用来训练，在构造时还需指定优化方法，这里使用最基本的Momentum方法，同时设定了学习率、正则等。

```python
# Create optimizer
momentum_optimizer = paddle.optimizer.Momentum(
    momentum=0.9,
    regularization=paddle.optimizer.L2Regularization(rate=0.0002 * 128),
    learning_rate=0.1 / 128.0,
    learning_rate_decay_a=0.1,
    learning_rate_decay_b=50000 * 100,
    learning_rate_schedule='discexp',
    batch_size=128)

# Create trainer
trainer = paddle.trainer.SGD(cost=cost,
                             parameters=parameters,
                             update_equation=momentum_optimizer)
```

通过 `learning_rate_decay_a` (简写$a$） 、`learning_rate_decay_b` (简写$b$) 和 `learning_rate_schedule` 指定学习率调整策略，这里采用离散指数的方式调节学习率，计算公式如下， $n$ 代表已经处理过的累计总样本数，$lr_{0}$ 即为 `settings` 里设置的 `learning_rate`。

$$  lr = lr_{0} * a^ {\lfloor \frac{n}{ b}\rfloor} $$


### 训练

cifar.train10()每次产生一条样本，在完成shuffle和batch之后，作为训练的输入。

```python
reader=paddle.batch(
    paddle.reader.shuffle(
        paddle.dataset.cifar.train10(), buf_size=50000),
        batch_size=128)
```

通过`feeding`来指定每一个数据和`paddle.layer.data`的对应关系。例如: `cifar.train10()`产生数据的第0列对应image层的特征。

```python
feeding={'image': 0,
         'label': 1}
```

可以使用`event_handler`回调函数来观察训练过程，或进行测试等, 该回调函数是`trainer.train`函数里设定。

```python
# End batch and end pass event handler
def event_handler(event):
    if isinstance(event, paddle.event.EndIteration):
        if event.batch_id % 100 == 0:
            print "\nPass %d, Batch %d, Cost %f, %s" % (
                event.pass_id, event.batch_id, event.cost, event.metrics)
        else:
            sys.stdout.write('.')
            sys.stdout.flush()
    if isinstance(event, paddle.event.EndPass):
        result = trainer.test(
            reader=paddle.batch(
                paddle.dataset.cifar.test10(), batch_size=128),
            feeding=feeding)
        print "\nTest with Pass %d, %s" % (event.pass_id, result.metrics)
```

通过`trainer.train`函数训练:

```python
trainer.train(
    reader=reader,
    num_passes=200,
    event_handler=event_handler,
    feeding=feeding)
```

一轮训练log示例如下所示，经过1个pass， 训练集上平均error为0.6875 ，测试集上平均error为0.8852 。

```text
Pass 0, Batch 0, Cost 2.473182, {'classification_error_evaluator': 0.9140625}
...................................................................................................
Pass 0, Batch 100, Cost 1.913076, {'classification_error_evaluator': 0.78125}
...................................................................................................
Pass 0, Batch 200, Cost 1.783041, {'classification_error_evaluator': 0.7421875}
...................................................................................................
Pass 0, Batch 300, Cost 1.668833, {'classification_error_evaluator': 0.6875}
..........................................................................................
Test with Pass 0, {'classification_error_evaluator': 0.885200023651123}
```

图12是训练的分类错误率曲线图，运行到第200个pass后基本收敛，最终得到测试集上分类错误率为8.54%。

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<img src="image/plot.png" width="400" ><br/>
图12. CIFAR10数据集上VGG模型的分类错误率
</p>


## 总结

传统图像分类方法由多个阶段构成，框架较为复杂，而端到端的CNN模型结构可一步到位，而且大幅度提升了分类准确率。本文我们首先介绍VGG、GoogleNet、ResNet三个经典的模型；然后基于CIFAR10数据集，介绍如何使用PaddlePaddle配置和训练CNN模型，尤其是VGG和ResNet模型；最后介绍如何使用PaddlePaddle的API接口对图片进行预测和特征提取。对于其他数据集比如ImageNet，配置和训练流程是同样的，大家可以自行进行实验。


## 参考文献

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[20] http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html

[21] https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

[22] http://cs231n.github.io/classification/

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