深度学习视频理解之图像分类

根据中国互联网络信息中心（CNNIC）第47次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至2020年12月，中国网民规模达到9.89亿人，其中网络视频（含短视频）用户规模达到9.27亿人，占网民整体的93.7%，短视频用户规模为8.73亿人，占网民整体的88.3%。

回顾互联网近年来的发展历程，伴随着互联网技术（特别是移动互联网技术）的发展，内容的主流表现形式经历了从纯文本时代逐渐发展到图文时代，再到现在的视频和直播时代的过渡，相比于纯文本和图文内容形式，视频内容更加丰富，对用户更有吸引力。

随着近年来人们拍摄视频的需求更多、传输视频的速度更快、存储视频的空间更大，多种场景下积累了大量的视频数据，需要一种有效地对视频进行管理、分析和处理的工具。

视频理解旨在通过智能分析技术，自动化地对视频中的内容进行识别和解析。视频理解算法顺应了这个时代的需求。因此，近年来受到了广泛关注，取得了快速发展。

图像分类（Image Classification）是视频理解的基础，视频可以看作是由一组图像帧（Frame）按时间顺序排列而成的数据结构，RNN（Recurrent Neural Networks，循环神经网络）对时序数据（Sequential Data）有很强的建模能力。

本文将介绍 RNN和它的两个重要变种，即LSTM（Long Short-Term Memory，长短期记忆网络）（Hochreiter & Schmidhuber, 1997）和GRU（Gated Recurrent Units，门控循环单元）（Cho et al., 2014）。

本文介绍的RNN 及其变种 LSTM和GRU 十分擅长处理时序数据，但是LSTM和GRU的结构和运行机理比较复杂，不好理解，因此这里会介绍一种通用的方法，通过对 LSTM和GRU 数学形式的3次简化并将数据流画成一张图，可以简洁、直观地对其中的原理进行理解与分析。

01 RNN

02 梯度爆炸与梯度消失

虽然理论上 RNN 可以捕获长距离依赖，但实际应用中，RNN 将会面临两个挑战：梯度爆炸（Gradient Explosion）和梯度消失（Vanishing Gradient），这使得 RNN 实际学习长距离依赖很难（Bengio et al., 1994）。

我们考虑一种简单情况，即激活函数是恒等（Identity）变换，此时

其中

因此，

那么最后要计算的目标为：

梯度爆炸相对比较好处理，可以用梯度裁剪（Gradient Clipping）（Goodfellow et al., 2016）来解决。当梯度的范数（Norm）大于某个阈值时，我们人为地给梯度乘以一个缩放系数，使得梯度的范数在我们希望的阈值内。这好比是不管前面的关税怎么加，设置一个最高市场价格，通过这个最高市场价格保证老百姓是买得起的。在RNN中，不管梯度回传的时候梯度范数大到什么程度，设置一个梯度的范数的阈值，梯度的范数最多是这么大。

梯度消失现象解决起来要比梯度爆炸困难很多，如何缓解梯度消失是RNN 及几乎其他所有深度学习方法研究的关键所在。LSTM和GRU通过门控（Gate）机制控制 RNN中的信息流动，用来缓解梯度消失问题。其核心思想是有选择性地处理输入。比如我们看到一个商品的评论：

Amazing! This box of cereal gave me a perfectly balanced breakfast, as all things should be. In only ate half of it but will definitely be buying again!

我们会重点关注其中的一些词，对它们进行处理：

Amazing! This box of cereal gave me a perfectly balanced breakfast, as all things should be. In only ate half of it but will definitely be buying again!

LSTM和GRU的关键是会选择性地忽略其中一些词，不让其参与到隐层状态向量的更新中，最后只保留相关的信息进行预测。