亚马逊机器学习总监Alex Smola：TensorFlow、Caffe等已经存在，为何还需要MXNet？

在“大牛讲堂”上，地平线机器人技术公司的创始人余凯博士、亚马逊AWS的机器学习总监Alex Smola、解决方案架构师邓明轩以及地平线机器人技术公司的算法副总裁黄畅，共同带来了一场精彩的分享。这场活动是由地平线联合雷锋网主办的。

Alex Smola，这位毕业于慕尼黑工业大学并取得物理学硕士学位，之后在柏林工业大学获得计算机科学博士学位的学者，他的职业生涯遍布世界各地。他曾于澳大利亚国立大学担任研究院和研究小组组长，也曾担任NICTA研究中心统计机器学习项目的项目负责人。加入雅虎和谷歌进行研究工作后，他积累了丰富的经验，并曾在卡内基·梅隆大学担任教授。2015年，他创立了Marianas实验室，并于2016年加入亚马逊，目前担任机器学习总监。他的学术成就令人瞩目，已发表超过200篇论文并参与编写多本学术专著。

在演讲中，Alex Smola首先提出了一个问题：“为什么我们现在要做深度学习？”他认为，海量的数据和计算能力的巨大提升是主要原因。数据的获取已经变得容易，而GPU在深度学习领域的应用也大大提高了计算能力。

他通过一个例子——FizzBuzz游戏来解释深度学习的原理。这个游戏是用来教导小学生除法的，而Alex通过编程方法来实现它，强调了深度学习的价值。他提到，通过MXNet，开发者只需要定义输入数据，调用MXNet的“fully connected layer”，就能获得Softmax输出。MXNet会自动完成数据迭代、加载脚本以及训练循环。这使得深度学习变得更加简单和高效。

接着，Alex通过另一个例子“Where's Waldo?”来阐述图像识别的原理。这是一套让人们在人山人海的图片中找出特定人物的儿童书籍。要让计算机从图像中识别出特定人物，就需要使用卷积神经网络（CNN）。他详细解释了卷积的概念，以及卷积神经网络如何通过卷积层和池化操作来识别图像中的特征。

在深度学习的世界中，有一种特殊的操作被称为池化，它是卷积神经网络中的关键组成部分。其中，最大池化（Max pooling）是最常见的一种方式。它将输入的图像划分为若干个矩形区域，并捕捉每个子区域中的最大值。通过这种方式，池化层不断减小数据空间的大小，从而降低了参数数量和计算量，有效地控制了过拟合现象。

现在让我们来聚焦两种卷积神经网络模型：

首先是LeNet，这个网络名字的背后是人工智能领域的巨擘LeCun。作为深度学习的先驱，LeNet奠定了现代卷积神经网络的基石。它的结构相对较深，远超之前的网络设计。

雷锋网曾详细解读过LeNet的工作原理。在LeNet中，一幅32x32的灰度图像作为输入。第一层通过卷积操作生成了6个28x28的feature map。接着，经过一个池化层，这些feature map缩小到14x14。然后再次经过卷积和池化，最终的feature map缩小到5x5。这些feature map通过三个全连接层得到最终的输出。这个网络的输出是一个标签空间的输出，可以识别0到9的数字。如果要识别更多的字符，如字母和数字的组合，输出空间会相应扩大。

接下来是Inception网络。这是一个由谷歌开发的先进网络结构。Inception v1将1x1、3x3、5x5的卷积和3x3的最大池化组合在一起。在卷积和池化操作前，网络还使用了1x1的卷积核来降低特征图的厚度。这种结构的设计巧妙地融合了多种尺度的信息，大大提升了网络的性能。

当我们谈论这些高级网络结构时，不得不提的是实现它们的工具：深度学习框架。市面上已经存在许多流行的框架，如TensorFlow、Caffe、Keras等。那么，为什么我们还需要MXNet呢？

MXNet的出现带来了三大优势：高效率、高速度以及简单易用。它能够有效利用计算资源，随着机器和GPU的扩展，性能可以呈线性增长，甚至在单台机器上也有出色的效率。更重要的是，MXNet同时支持命令式编程和声明式编程，这意味着开发者可以根据需要灵活选择编程方式。命令式编程关注流程控制，适合描述参数更新、定向搜索等任务；而声明式编程关注目标描述，适合深度架构的计算图谱优化。

亚马逊机器学习的领军人物Alex Smola曾提到，提高用户的工作效率是MXNet的核心目标。为了实现这一目标，MXNet努力兼容各种语言和框架。目前，它已经能够无缝兼容Caffe Layer和即将兼容Keras。开发者还基于MXNet推出了MinPy，提供了numpy接口，进一步提高了编程的灵活性。使用MinPy时，只需简单替换import语句，即可轻松开始使用MinPy进行开发。这种完全命令式编程的接口为开发者带来了极大的便利。亚马逊机器学习总监Alex Smola深度解析：为何我们还需要MXNet，尽管已有TensorFlow和Caffe？

在深度学习的繁荣时代，存在多种框架如TensorFlow、Caffe等，它们为数据科学家和开发者提供了丰富的工具。亚马逊机器学习总监Alex Smola提出了一个问题：我们为何还需要MXNet？

Alex用一个简单的例子来展示MXNet的优势。在TensorFlow中，如果需要打印某个变量，过程可能会相对复杂，需要在打印语句前加上 “control_dependencies”。在MXNet的MinPy中，开发者可以直接使用Python的原生“print”语句，使编程更加直观和便捷。

Alex也强调了MXNet在GPU并行运行方面的优势。GPU由于其高度并行的运行方式，特别适合深度学习。编写并行程序往往非常复杂。MXNet则能够简化这一过程，让开发者只需编写串行程序，然后自动实现并行运行。

在对比MXNet和目前最流行的TensorFlow时，Alex指出，在分布式训练的实践中，MXNet在处理图像样本的速度上，用10台以上的机器进行实验时，表现比TensorFlow出色，速度快两倍。

Alex也提醒，分布式训练中Batch Size的选择对收敛速度有重要影响。为了获得最佳的训练效果，需要合理选择Batch Size，并非越大越好。

作为全球最大的云服务提供商，亚马逊也为深度学习提供各种云服务。Alex介绍了Amazon Machine Images（AMI）和CloudFormation Template。AMI主打图像识别，为数据科学家和开发者节省设置深度学习系统的时间。它支持包括亚马逊自家的MXNet在内的多种框架。

如果你需要为深度学习搭建一个计算机集群，亚马逊的AWS CloudFormation Template可以提供帮助。尽管MXNet具有诸多优势，并被亚马逊选为官方深度学习框架，甚至加入Apache孵化器，但目前最流行的仍然是谷歌的TensorFlow等框架。为了快速发展并赢得更多开发者的支持，MXNet需要继续努力。