项目背景及问题描述
本项目是由 State Farm 在 Kaggle 上发起的一个竞赛项目，目的是能通过算法去识别司机的行为，判断司机是否在安全驾驶状态。这样，当司机做出非安全驾驶的行为时，就可以去提醒司机专心驾驶，从而在一定程度上减少交通事故 。 项目地址：https://www.kaggle.com/c/state-farm-distracted-driver-detection
项目的要求是给定司机驾驶状态的 2 维图像，去识别图像中司机
是处于哪种驾驶状态。这实际上是一个分类问题：用给定的带标签的训练数据（图像）训练模型，然后用测试数据集验证模型。需要识别的驾驶状态一共有如下10 种：
c0: 安全驾驶
c1: 右手打字
c2: 右手打电话
c3: 左手打字
c4: 左手打电话
c5: 调收音机
c6: 喝饮料
c7: 拿后面的东西
c8: 整理头发和化妆
c9: 和其他乘客说话
根据项目要求，模型的评估指标为对数损失函数（multi-class
logarithmic loss）:
在测试集上模型的对数损失函数的数值越低，说明模型的表现越好。
在 Kaggle 上，该项目的 Public Leaderboard 是用大约 31%的测试数据去测试模型，Private Leaderboard 则是用大约 69%的测试数据去测试模型，评估指标 logloss 的值越低，说明模型的表现越好，在
Leaderboard 上的排名也就越靠前。该项目的 Leaderboard 有 1440 组参赛者，做本项目的目标是进入 Private Leaderboard 的 top 10%，也就是 Private Leaderboard 上的logloss要低于0.25634。
项目提供分辨率为 640x480、格式为 JPG 的图片，分为训练数据
和测试数据，其中训练数据中的图片按照标签 c0~c9 分别存放在对应的文件夹中。 下面是从数据集中挑选的一些示例图片：
数据集一共包含26个司机共79726 张图片，其中训练集有22424 张图片。训练集中各类别包含的图片数量如下图所示：
在项目提供的 driver_imgs_list.csv 文件中，把每个司机都分配了一个ID，统计了每个司机所有图片的文件名，以及这些图片的类别。
这样，在做数据预处理时我们就可以根据 driver_imgs_list.csv文件提
供的信息，对训练数据集进行划分(分为训练集和验证集)。划分训练数据集时应该按照司机来划分，同一个司机的图片不能同时出现在训练集和验证集中，这是因为同一个类别中包含了同一个司机的若干张照片，这些照片是不能同时出现在训练集和验证集中的。这一点是需要特别注意的。
为了训练泛化能力强的模型，最好的方法是使用大量的数据进行训练，这样模型就能从样本的差异中得到很好的泛化能力，避免过拟合。但是在实际中，训练样本总是有限的，本项目的训练数据集只有2 万多张图片，用来训练模型是远远不够的。为了解决这个问题，一种有效的方法是对数据集进行数据增强操作。常用的图像数据增强操作有：旋转、剪切、缩放、水平移动、垂直移动、通道转换、水平翻转、垂直翻转等。在 Keras 中，可以通过生成器实时生成带数据增强的图像数据，下图是一个本文中所作数据增强操作的示例。
上图中第一张图片是原图，其他8张图片是做了增强操作后的效果。数据增强的基本前提是不会改变样本所属的类别，而且要根据实际情况选择合理的操作，例如在本项目中，垂直翻转就是不合理的操作。
VGG16 模型的结构简单，前面由一系列卷积层和池化层堆叠而成，后面接两个 4096 的全连接层，最后通过 Softmax-1000 层输出结果。在本项目的实现中，我们使用 Keras 自带的 VGG16 模型，只加载前面的5个block，采用 I mage N et预训练 的 权重，后面接两层128全连接层，每个全连接层后接一个 BatchNormalization和 Dropout(0.5)层，分类输出层改为本项目对应的 Softmax-10 。 我们把该模型取名为，VGG16_FC， 整个模型的结构如下 ：
训练的时候，首先锁住预训练模型的 5 个 block 的层，用优化器Adam(lr=1e-3)训练后面的全连接层和 Softmax-10 层，这样不致于在训练新加入层的时候，因为大的梯度变化破坏预训练模型的权重。训练几代后，再放开其他的层进行训练。整个训练过程的训练集和验证集的accuracy和loss的曲线如下所示：
另外，我们还用同样的方法在VGG19的基础上训练了模型VGG19_FC。VGG16_FC和VGG19_FC模型的在Softmax 输出层前面接的都是两层全连接层。由于全连接层参数较多，用全连接层容易造成过拟合，所以近几年推出的CNN模型都摈弃了使用全连接层，转而使用全局平均池化层(Global Average Pooling Layer)。全局平均池化层由Lin等人提出，主要思想是分别对每个特征图内部求平均，再把得到的特征向量送入 Softmax 层进行分类。全局平均池化层可以大大
减少参数量，可以有效地防止过拟合。对上文中的VGG16_FC和VGG19_FC 模型进行改进，用全局平均池化层取代两层全连接层，得
到的模型分别用VGG16_GAP和VGG19_GAP指代，两个模型的框图如下：
VGG16_GAP 模型
VGG19_GAP 模型
在上一节中，一共训练了 VGG16_FC、VGG19_FC、VGG16_GAP和 VGG19_GAP 这四个模型。为了得到更好的结果，可以把这四个模型做融合。一种简单的融合方法是把四个模型的输出做平均，作为最终模型的输出，本文采用就是采用这种融合方法。融合后模型的结
构如下图所示：
将训练的模型提交到 Kaggle，得到的结果如下：
集成 4 个 VGG 模型后，在 Kaggle 上的 Private Score 为 0.24568 ，排名 130/1440 ，已经达到本项目的预期目标。本文中只使用了 VGG 模型，其实还有很多优秀的 CNN 模型可以使用，效果应该会更好。