深度学习文章阅读（Image Segmentation）
本文介绍了模糊惩罚稀疏编码在扩散张量磁共振图像分割中的应用。Fuzziness Penalized Sparse Coding for Diffusion Tensor Magnetic Resonance Image Segmentation
1. 参数定义
- 扩散张量 $\boldsymbol{T}$：
其中
- $e_1\geq e_2 \geq e_3$ 是特征值；
- $\boldsymbol{v}_1, \boldsymbol{v}_2, \boldsymbol{v}_3$ 是特征向量；
- $\boldsymbol{v}1=[v{11}, v_{12}, v_{13}]$ 是主要扩散方向，即最大特征值 $e_1$ 对应的特征向量；
描述符：
- 几何描述符：
- 方向描述符：
- 原始数据域下，核磁共振体素的特征向量：
- 稀疏编码域下，体素特征向量的稀疏表示
- 超完备词典
2. 模糊惩罚稀疏编码
输入训练样本 $\boldsymbol X = [\boldsymbol x_1, \cdots, \boldsymbol x_n]\in \mathbb R^{k\times n}$，对于每个样本可以训练字典得到稀疏编码
\[F(\boldsymbol s, \boldsymbol D)=\min_{\boldsymbol s, \boldsymbol D} \sum_{i=1}^n(\frac{1}{2}\vert\vert\boldsymbol x_i - \boldsymbol D \boldsymbol s_i\vert\vert_2^2+\lambda\vert\vert \boldsymbol s_i\vert\vert_1),\\ s.t.\vert\vert\boldsymbol d_j\vert\vert_2^2 < 1 \; \forall j\in[1,\cdots,l]\]假设一共有 $C$ 类。
专家提供的硬标签为 $\boldsymbol l_i \in \mathbb R^C$（one-hot 形式）。软模糊隶属度 $\boldsymbol u_i=[u_1,\cdots, u_C] \in \mathbb R^C$（分量和为 1），表明样本 $\boldsymbol x_i$ 与多个其他类别的关系。其中，$C$ 为类别数。
模糊隶属度采用模糊k近邻算法（FKNN）计算。首先计算样本特征向量间的欧式距离矩阵，然后对该距离矩阵进行排序，选取其中 $k$ 个最近邻的训练样本。对于属于第 $m$ 类别的样本 $\boldsymbol x_i$，其模糊隶属度计算方式为
\[\begin{array}{l} \hat u_{ij} = \left\{ \begin{aligned} \gamma + (1-\gamma)(n_{jm}/k) & & j=m \\ (1-\gamma)(n_{jm}/k) & & j\not=m \\ \end{aligned} \right. \end{array}\]其中 $\gamma= \frac{N-C}{2^hN}$，$h,\lambda\in(0,1)$ 是控制模糊隶属度取值的常数，$n_{jm}$ 是属于第 $j$ 个类别的邻居样本个数。N，C是啥？？
$n_{jm}$ 是属于第 $j$ 类别的邻居个数。$h \in (0,1),\gamma \in (0,1)$ 是用于控制模糊隶属度的常数。为了简化计算，进一步将模糊的分进行归一化，使得 $\sum_j \hat{u}_{ij} = 1$。
进一步解读：对于每个样本，选取其 $k$ 个最近样本。计算该选择的样本对所有类别的模糊隶属度，该样本对应该类别的隶属度为第一个式子，该样本对于所有其它类别的隶属度为第二个式子；其中，每个隶属度右与对应类别的近邻样本个数有关。最后做一个归一化。
模糊度对应原始特征域的标注数据，采用模糊惩罚稀疏编码（FPSC）来在稀疏编码空间保留上述模糊度。
\[G(\boldsymbol{s},\boldsymbol{u},\boldsymbol{D})= \min_{\boldsymbol{s},\boldsymbol{u},\boldsymbol{D}} [F(\boldsymbol{s},\boldsymbol{D}) + {\eta_1}\sum\limits_{i,j} {u}_{ij}\vert\vert\boldsymbol{s}_i - {\boldsymbol{c}_j}\vert\vert_2^2+ \eta_2\sum\limits_{i} I(i\in\Omega) \vert\vert \boldsymbol u_i-\hat{\boldsymbol u}_i\vert\vert_2^2],\\ s.t.\;\boldsymbol{u}_{i}\boldsymbol{1} = 1\;\forall i\in[1,\cdots,n]\]- 第一项：前面定义的稀疏编码模型；
- 第二项：稀疏编码表征 $\boldsymbol s_i$ 聚类到某些中心 $\boldsymbol c_j$；
- 第三项：模糊得分 $\boldsymbol u$ 被惩罚到与专家打分 $\hat{ \boldsymbol u}$ 一致。
其中，$\Omega$ 表示监督数据集，$I(i\in\Omega)$ 是一个指示函数，如果 $i\in\Omega$ 则取值为 1，否则为 0。
- $i=1,2,\cdots,n$ 遍历每个样本；
- $j=1,2,\cdots,C$ 遍历每个类别；
3. 优化
难点在于稀疏编码表征 $\boldsymbol s_i$ 的更新规则，因为他即在稀疏编码模型中出现，又在模糊聚类部分出现。参考稀疏优化的已有研究，引入辅助变量 $\boldsymbol t_i$ ，将优化转为如下形式
\[\min_{\boldsymbol{s},\boldsymbol{u},\boldsymbol{D}}\; G(\boldsymbol{s},\boldsymbol{u},\boldsymbol{D}), \; s.t. ~~\boldsymbol{s}_i=\boldsymbol{t}_i ~\forall i.\]上式是一个典型的约束优化问题，采用交替方向乘子法（ADM）可以将约束松弛到目标函数中
\[\begin{aligned} L(\boldsymbol{s},\boldsymbol{t},\boldsymbol{u},\boldsymbol{D}) &= \sum\limits_i {\lambda \vert\vert{\boldsymbol{t}_i}|{|_1} + \frac{1} {2}\vert\vert{\boldsymbol{x}_i} - } \boldsymbol{D}{\boldsymbol{s}_i}\vert\vert_2^2 \\ & + {\eta _1}\sum\limits_{i,j} {u}_{ij}\vert\vert{\boldsymbol{s}_i} - {\boldsymbol{c}_j}\vert\vert_2^2 \\ & + {\eta _2}\sum\limits_{i}I(i \in \Omega )\vert\vert{\hat{\boldsymbol{u}}_i} - {\boldsymbol{u}_i}\vert\vert_2^2 \\ & + < {\theta _{i}},\boldsymbol{u}_i\boldsymbol{1} - 1 >+ < {\boldsymbol \mu_i},{\boldsymbol{t}_i} - {\boldsymbol{s}_i} > \\ & + \frac{\rho} {2}(\vert\vert{\boldsymbol{t}_i} - {\boldsymbol{s}_i}\vert\vert_2^2+\vert\vert\boldsymbol{u}_i\boldsymbol{1} - 1\vert\vert_2^2) \end{aligned}\]其中，$\boldsymbol \mu_i\in \mathbb R^{l\times 1}, \theta_i\in \mathbb R^1, \; \forall i$ 是拉格朗日乘子，$\rho\in\mathbb R^1$ 是增广拉格朗日参数。上述形式是典型的ADM形式，可以采用两步法求解，第一步参数更新，第二部双升？
3.1. 参数更新
3.1.1. s 更新
注：后文中公式的括号内编号为 《The Matrix Cookbook》 书内对应参考公式编号。
首先更新 $\boldsymbol s_i$，剔除与 $\boldsymbol s_i$ 无关的项，则有优化目标为
\[\begin{aligned} \min_{\boldsymbol s_i} \; & \frac{1}{2}\vert\vert{\boldsymbol{x}_i} - \boldsymbol{D}^{(k)}{\boldsymbol{s}_i}\vert\vert_2^2\\ & + {\eta _1}\sum\limits_{j} u^{(k)}_{ij}\vert\vert{\boldsymbol{s}_i} - {\boldsymbol{c}_j}\vert\vert_2^2 \\ & + < {\mu_{i}},{\boldsymbol{t}^{(k)}_i} - {\boldsymbol{s}_i} > \\ & + \frac{\rho} {2}\vert\vert{\boldsymbol{t}^{(k)}_i} - {\boldsymbol{s}_i}\vert\vert_2^2\\ \end{aligned}\]其中 $(k)$ 表示当前第 $k$ 步更新时的参数，涉及的参数为待更新的 $\boldsymbol s_i, \boldsymbol t_i, \boldsymbol D$。
对上式求偏导，第一项求偏导为
\[\begin{aligned} &\frac{\partial}{\partial \boldsymbol s_i} \frac{1}{2}\vert\vert{\boldsymbol{x}_i} - \boldsymbol{D}^{(k)}{\boldsymbol{s}_i}\vert\vert_2^2 \\ =&\vert\vert{\boldsymbol{x}_i} - \boldsymbol{D}^{(k)}{\boldsymbol{s}_i}\vert\vert_2 \cdot \frac{\boldsymbol{x}_i - \boldsymbol{D}^{(k)}\boldsymbol{s}_i}{\vert\vert{\boldsymbol{x}_i} - \boldsymbol{D}^{(k)}{\boldsymbol{s}_i}\vert\vert_2 }\cdot \frac{\partial}{\partial \boldsymbol s_i}[{\boldsymbol{x}_i} - \boldsymbol{D}^{(k)}{\boldsymbol{s}_i}] \quad (129)\\ =&({\boldsymbol{x}_i} - \boldsymbol{D}^{(k)}\boldsymbol{s}_i) \cdot (-{\boldsymbol D^{(k)}}^T) \quad (69)\\ =&{\boldsymbol D^{(k)}}^T\boldsymbol D^{(k)}\boldsymbol{s}_i-{\boldsymbol D^{(k)}}^T\boldsymbol x_i\quad \in \mathbb R^{l\times 1} \end{aligned}\]第二项求偏导为
\[\begin{aligned} \frac{\partial}{\partial \boldsymbol s_i} {\eta _1}\sum\limits_{j} u^{(k)}_{ij}\vert\vert{\boldsymbol{s}_i} - {\boldsymbol{c}_j}\vert\vert_2^2 =&2\eta_1\sum\limits_{j} u^{(k)}_{ij}(\boldsymbol{s}_i - \boldsymbol{c}_j)\quad (129)\\ =&2\eta_1 \bar u \boldsymbol s_i - 2\eta_1\bar{\boldsymbol c}\\ where \quad &\bar u=\sum\limits_j u^{(k)}_{ij},\quad \bar{ \boldsymbol{c}}= \sum \limits_{j} u^{(k)}_{ij} \boldsymbol{c}_j \end{aligned}\]第三项为矩阵内积，根据内积的定义有
\[< \boldsymbol \mu_i,\boldsymbol{t}^{(k)}_i - \boldsymbol{s}_i > = tr(\boldsymbol \mu_i^T\cdot(\boldsymbol{t}^{(k)}_i - \boldsymbol{s}_i))\]则求偏导为
\[\begin{aligned} \frac{\partial}{\partial \boldsymbol s_i}< \boldsymbol \mu_i,\boldsymbol{t}^{(k)}_i - \boldsymbol{s}_i > =& \frac{\partial}{\partial \boldsymbol s_i} tr(\boldsymbol \mu_i^T\cdot(\boldsymbol{t}^{(k)}_i - \boldsymbol{s}_i))\\ =&-\boldsymbol \mu_i\quad (101) \end{aligned}\]或者根据向量内积定义（$\boldsymbol \mu_i \in\mathbb R^{l\times 1}$ 和 $\boldsymbol t_i-\boldsymbol s_i \in\mathbb R^{l\times 1}$ 都是向量），去掉 $tr$ 符号，则求偏导为
\[\begin{aligned} \frac{\partial}{\partial \boldsymbol s_i}< \boldsymbol \mu_i,\boldsymbol{t}^{(k)}_i - \boldsymbol{s}_i > =& \frac{\partial}{\partial \boldsymbol s_i} (\boldsymbol \mu_i^T\cdot(\boldsymbol{t}^{(k)}_i - \boldsymbol{s}_i))\\ =&-\boldsymbol \mu_i \quad (70) \end{aligned}\]第四项求偏导为
\[\begin{aligned} \frac{\partial}{\partial \boldsymbol s_i} \frac{\rho} {2}\vert\vert \boldsymbol{t}^{(k)}_i - {\boldsymbol{s}_i}\vert\vert_2^2 =&\rho\vert\vert \boldsymbol{t}^{(k)}_i - {\boldsymbol{s}_i}\vert\vert_2 \frac{\boldsymbol{t}^{(k)}_i - \boldsymbol{s}_i}{\vert\vert \boldsymbol{t}^{(k)}_i - {\boldsymbol{s}_i}\vert\vert_2}\cdot (-\boldsymbol I)\quad (129)\\ =&\rho(\boldsymbol{s}_i - \boldsymbol{t}^{(k)}_i) \end{aligned}\]则求偏导后完整的表达式为
\[\begin{aligned} &\frac{\partial}{\partial \boldsymbol s_i} L(\boldsymbol{s}_i,\boldsymbol{t},\boldsymbol{u},\boldsymbol{D})\\ = &{\boldsymbol D^{(k)}}^T\boldsymbol D^{(k)}\boldsymbol{s}_i-{\boldsymbol D^{(k)}}^T\boldsymbol x_i + 2\eta_1 \bar u \boldsymbol s_i - 2\eta_1\bar{\boldsymbol c} - \boldsymbol \mu_i + \rho(\boldsymbol{s}_i - \boldsymbol{t}^{(k)}_i)\\ =& ({\boldsymbol D^{(k)}}^T\boldsymbol D^{(k)} + 2\eta_1 \bar u + \rho)\boldsymbol s_i - ({\boldsymbol D^{(k)}}^T\boldsymbol x_i+2\eta_1\bar{\boldsymbol c}+\rho\boldsymbol{t}^{(k)}_i+\boldsymbol \mu_i) \end{aligned}\]令偏导数等于 0，则有
\[\boldsymbol s_i = ({\boldsymbol D^{(k)}}^T\boldsymbol D^{(k)} + 2\eta_1 \bar u + \rho)^{-1}({\boldsymbol D^{(k)}}^T\boldsymbol x_i+2\eta_1\bar{\boldsymbol c}+\rho\boldsymbol{t}^{(k)}_i+\boldsymbol \mu_i)\]3.1.2. t 更新
剔除与 $\boldsymbol t_i$ 无关的项，则有优化目标为
\[\begin{aligned} \min_{\boldsymbol s_i} \; & \sum\limits_i \lambda \vert\vert{\boldsymbol{t}_i}|{|_1}\\ & + < {\boldsymbol \mu_i},{\boldsymbol{t}_i} - {\boldsymbol{s}_i} > \\ & + \frac{\rho}{2}\vert\vert{\boldsymbol{t}_i} - {\boldsymbol{s}_i}\vert\vert_2^2 \end{aligned}\]注意到，$\boldsymbol \mu_i \in\mathbb R^{l\times 1}$ 和 $\boldsymbol t_i-\boldsymbol s_i \in\mathbb R^{l\times 1}$ 都是向量，则内积项为
\[< {\boldsymbol \mu_i},{\boldsymbol{t}_i} - {\boldsymbol{s}_i} > = {\boldsymbol \mu_i}^T({\boldsymbol{t}_i} - {\boldsymbol{s}_i})\]二范数项为
\[\frac{\rho}{2}\vert\vert\boldsymbol{t}_i - \boldsymbol{s}_i\vert\vert_2^2 = \frac{\rho}{2}(\boldsymbol t_i - \boldsymbol s_i)^T(\boldsymbol t_i - \boldsymbol s_i)\]对于 $\boldsymbol t_i$ 而言，损失函数中的 $\boldsymbol \mu_i$ 没有影响，因此不妨将损失函数后两项的和配方成如下形式
\[\begin{aligned} &< {\boldsymbol \mu_i},{\boldsymbol{t}_i} - {\boldsymbol{s}_i} > + \frac{\rho}{2}\vert\vert\boldsymbol{t}_i - \boldsymbol{s}_i\vert\vert_2^2 \\ =& {\boldsymbol \mu_i}^T({\boldsymbol{t}_i} - {\boldsymbol{s}_i}) + \frac{\rho}{2}(\boldsymbol t_i - \boldsymbol s_i)^T(\boldsymbol t_i - \boldsymbol s_i)\\ =& \frac{1}{\rho^2}{\boldsymbol \mu_i}^T{\boldsymbol \mu_i} + \frac{\rho}{2}\frac{2}{\rho}{\boldsymbol \mu_i}^T({\boldsymbol{t}_i} - {\boldsymbol{s}_i}) + \frac{\rho}{2}(\boldsymbol t_i - \boldsymbol s_i)^T(\boldsymbol t_i - \boldsymbol s_i)\\ =& \frac{\rho}{2}[(\frac{1}{\rho}\boldsymbol \mu_i)^T(\frac{1}{\rho}\boldsymbol \mu_i) + \frac{1}{\rho}\boldsymbol \mu_i^T(\boldsymbol t_i - \boldsymbol s_i) + \frac{1}{\rho}\boldsymbol \mu_i(\boldsymbol t_i - \boldsymbol s_i)^T + (\boldsymbol t_i - \boldsymbol s_i)^T(\boldsymbol t_i - \boldsymbol s_i)]\\ =& \frac{\rho}{2}( \frac{1}{\rho}\boldsymbol \mu_i + (\boldsymbol t_i - \boldsymbol s_i) )^T( \frac{1}{\rho}\boldsymbol \mu_i + (\boldsymbol t_i - \boldsymbol s_i) )\\ =& \frac{\rho}{2}\vert\vert \frac{1}{\rho}\boldsymbol \mu_i + (\boldsymbol t_i - \boldsymbol s_i) \vert\vert_2^2 \end{aligned}\]则原始损失函数变为
\[\min_{\boldsymbol t_i} \; \sum\limits_i \lambda \vert\vert{\boldsymbol{t}_i}|{|_1} +\frac{\rho}{2}\vert\vert \frac{1}{\rho}\boldsymbol \mu_i + (\boldsymbol t_i - \boldsymbol s_i) \vert\vert_2^2\]上式是一个标准的 1 范数带二次项的形式，采用迭代收缩算法（具体解法参考下述链接）
L1-L2范数最小化问题-迭代收缩算法. https://www.cnblogs.com/yuningqiu/p/9936184.html
其标准闭环形式的更新公式为
\[\boldsymbol t_i ^{(k+1)}= h_{\lambda\rho^{-1}}(\boldsymbol s_i^{(k)}-\rho^{-1}\boldsymbol \mu^{(k)})\]其中，$h_{\lambda\rho^{-1}}$ 为压缩算子。
3.1.3. u 更新
提出与 $\boldsymbol u_i$ 无关项，则有优化目标为
\[\begin{aligned} \min_{\boldsymbol u_i} L(\boldsymbol{u}) &= {\eta _1}\sum\limits_{i,j} {u}_{ij}\vert\vert{\boldsymbol{s}_i} - {\boldsymbol{c}_j}\vert\vert_2^2 \\ & + {\eta _2}\sum\limits_{i}I(i \in \Omega )\vert\vert{\hat{\boldsymbol{u}}_i} - {\boldsymbol{u}_i}\vert\vert_2^2 \\ & + < {\theta _{i}},\boldsymbol{u}_i\boldsymbol{1} - 1 > \\ & + \frac{\rho} {2}\vert\vert\boldsymbol{u}_i\boldsymbol{1} - 1\vert\vert_2^2 \end{aligned}\]对于第一项
\[\begin{aligned} {\eta _1}\sum\limits_{i,j} {u}_{ij}\vert\vert{\boldsymbol{s}_i} - {\boldsymbol{c}_j}\vert\vert_2^2 &= \sum\limits_{i}\eta _1\sum\limits_{j} {u}_{ij}\vert\vert{\boldsymbol{s}_i^{(k)}} - {\boldsymbol{c}_j}\vert\vert_2^2 \end{aligned}\]令 $\boldsymbol T^{(k)} \in \mathbb R^C$，其每个分量为
\[\boldsymbol T_j^{(k)} = \vert\vert{\boldsymbol{s}_i} - {\boldsymbol{c}_j}\vert\vert_2^2, \quad j=1,2,\cdots, C\]可将第一个分量写成矩阵形式
\[\sum\limits_{j} {u}_{ij}\vert\vert{\boldsymbol{s}_i^{(k)}} - {\boldsymbol{c}_j}\vert\vert_2^2 = tr(\boldsymbol u^T_i \cdot \boldsymbol T^{(k)})\]整个优化目标改写为
\[\begin{aligned} \min_{\boldsymbol u_i} L(\boldsymbol{u}) = & \sum\limits_{i}\eta _1\cdot tr(\boldsymbol u^T_i \cdot \boldsymbol T^{(k)})\\ & + {\eta _2}\sum\limits_{i}I(i \in \Omega )\vert\vert{\hat{\boldsymbol{u}}_i} - {\boldsymbol{u}_i}\vert\vert_2^2 \\ & + < {\theta _{i}},\boldsymbol{u}_i\boldsymbol{1} - 1 > \\ & + \frac{\rho}{2}\vert\vert\boldsymbol{u}_i\boldsymbol{1} - 1\vert\vert_2^2\\ = & \eta _1\cdot tr(\boldsymbol u^T_i \cdot \boldsymbol T^{(k)})\\ & + {\eta _2}I(i \in \Omega )\vert\vert{\hat{\boldsymbol{u}}_i} - {\boldsymbol{u}_i}\vert\vert_2^2 \\ & + {\theta _{i}}(\boldsymbol{u}_i\boldsymbol{1} - 1 ) \\ & + \frac{\rho}{2}\vert\vert\boldsymbol{u}_i\boldsymbol{1} - 1\vert\vert_2^2 \end{aligned}\]其对 $\boldsymbol u_i$ 的偏导数为
\[\begin{aligned} &\eta_1\cdot \boldsymbol T^{(k)}\quad (103)\\ +&2{\eta _2}I(i \in \Omega )(\boldsymbol{u}_i - \hat{\boldsymbol{u}}_i)\\ +& {\theta _{i}}\boldsymbol{1}^T\quad (70)\\ +& \rho (\boldsymbol{u}_i\boldsymbol{1} - 1) \boldsymbol 1^T\quad (70) \end{aligned}\]令偏导等于 0，得到参数 $\boldsymbol u_i$ 的更新式为
\[\boldsymbol u_i^{(k+1)} = (2{\eta _2}I(i \in \Omega )+\rho\boldsymbol{1}\boldsymbol{1}^T)^{-1} (2{\eta _2}I\hat{\boldsymbol{u}}_i-\eta_1\cdot \boldsymbol T^{(k)}+(\rho_{i}^{(k)}-\theta_{i}^{(k)})\boldsymbol 1^T)\]3.1.4. D 更新
优化目标为
\[\min \sum\limits_i \vert\vert \boldsymbol{x}_i - \boldsymbol{D}{\boldsymbol{s}_i^{(k)}}\vert\vert_2^2\]这是个典型的最小二乘回归问题，对其二范数展开为
\[\sum\limits_i(\boldsymbol{x}_i - \boldsymbol{D}\boldsymbol{s}_i^{(k)})^T(\boldsymbol{x}_i - \boldsymbol{D}\boldsymbol{s}_i^{(k)}) =\\ \sum\limits_i[\boldsymbol{x}_i^T\boldsymbol{x}_i - \boldsymbol x_i^T\boldsymbol{D}\boldsymbol{s}_i^{(k)} - \boldsymbol x_i(\boldsymbol{D}\boldsymbol{s}_i^{(k)})^T + (\boldsymbol{D}\boldsymbol{s}_i^{(k)})^T\boldsymbol{D}\boldsymbol{s}_i^{(k)}]\]其对 $\boldsymbol D$ 的偏导为（参考Matrix Cookbook 式（70）、式（71）和式（77）)
\[\sum\limits_i[-\boldsymbol x_i(\boldsymbol{s}_i^{(k)})^T-\boldsymbol{s}_i(\boldsymbol x_i^{(k)})^T+(\boldsymbol{s}_i^{(k)})^T\boldsymbol{D}\boldsymbol{s}_i^{(k)}+\boldsymbol{D}\boldsymbol{s}_i^{(k)}(\boldsymbol{s}_i^{(k)})^T]\\ =\sum\limits_i[-2\boldsymbol x_i(\boldsymbol{s}_i^{(k)})^T+2\boldsymbol{D}\boldsymbol{s}_i^{(k)}(\boldsymbol{s}_i^{(k)})^T]\]对于向量乘法可交换顺序，即$a^T\cdot b = a\cdot b^T$
令偏导等于 0，则更新式为
\[\boldsymbol D^{(k+1)} = (\sum\limits_i\boldsymbol{s}_i^{(k)}(\boldsymbol{s}_i^{(k)})^T)^{-1}(\sum\limits_i\boldsymbol{x}_i^{(k)}(\boldsymbol{s}_i^{(k)})^T)\]
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