【论文笔记】Show and Tell: Lesson learned from the 2015 MSCOCO Image Captioning Challenge

AK在其开源的neuraltalk和neuraltalk2项目中和此模型进行比较其相似之处，并承认说“but the Google release should work significantly better as a result of better CNN, some tricks, and more careful engineering.“那今天就以此出发，比较一下NIC(Neural Image Caption)模型有什么好的。
项目代码：im2txt。

总体来看，二者并无很大差异，都是end to end，CNN提取特镇，RNN生成语句。而区别都体现在细微之处：

1、NIC从sequence to sequence的machine translation方法中学来了一个洋气的名字叫encoder-decoder模型，encoder是CNN，decoder是RNN。重点在于，这里用的CNN和RNN都和NeuralTalk有很大不同。NIC模型使用了更好的feature extractor–GoogLenet(2015),BatchNorm(2016), 使得获得的图像信息更丰富了；使用了更复杂的LSTM，并在2016年增加了层数和cell数，使得decoder更复杂了，也取得了更好的效果。

2、feature输入方式。NeuralTalk中提取完特征将其作为bias结合其他输入一起，直接输入到了RNN的第一个cell中，感觉有些草率；而NIC将第一个时刻完全留给了feature输入，并不做预测，有种预热的意思。文中还提到，作者经验证实了每次都输入图片不好，所以只在开始输入了一次。

3、在其他细节方面：
NIC使用了CNN的pretrained model，并fix住，不对它进行训练，只训练LSTM部分。直到模型稳定了，才又在COCO数据集上对整体模型进行训练。这样的好处是，因为COCO的训练集中有很多关于颜色的描述的词，所以得到的新模型既有原模型的预测稳定性，又使得标注语句更加具体准确。

LSTM随机初始化，模型使用ensemble综合预测，使用了dropout进一步预防过拟合增加泛化能力，beam search尝试更多，使用schedule sampling等等，更多细节请参考原文。

总体来说，整篇文章无不在吐槽因为训练集小而导致的过拟合问题。也确实如此，image caption问题面临的一个很大的挑战是出现的caption总是训练集中有的，而且细节描述也不到位。此文中说，如果训练集更大了，overfit问题将得到缓解，效果也将会更好。但我私下认为单纯指望更大的训练集也不是长远的办法，从更小的数据集中发现更普遍的规律才能带来更长远的发展空间，我们不妨尝试使用其他手段解决一下overfit 问题（BN over LSTM），或者通过结构的调整将模型的鲁棒性做得更好？