李宏毅机器学习 10.卷积神经网络 笔记

李宏毅机器学习-10.卷积神经网络

1. 使用CNN处理图像的原因：

   • 性质一：Some patterns are much smaller than the whole image（如鸟的图像中有鸟嘴这个小pattern）. A neuron does not have to see the whole image to discover the pattern. Connecting to small region with less parameters.
   • 性质二：The same patterns appear in different regions.（如鸟嘴可能出现在A图的左上方，B图的中间）
   • 性质三：Subsamplingthe pixels will not change the object.（如将图片缩放到原来的二分之一，仍能看出这个物体）

2. CNN组成举例：经过若干convolution layers和max pooling layers，最后经过fully connected feedforward network
   

3. convolution layers中用设定的filter与image 的matrix做卷积，得到的值可以看出匹配度。如下图的例子中，值为3的说明与对角线三个1比较接近。
   
   filter的size决定了我们关心多大的子区域；每个filter都会对于一个结果的矩阵。最终每个value都对应一个filter。
4. RGB图像的每个filter都是3维的：
5. convolution是fully connected的简化版。可以想象成将image矩阵拉直成一排（如 6×6→1×36 6 × 6 → 1 × 36 ），有些神经元共享一些weight。
   
   正是共享才大幅减少了参数数量。
6. max pooling：将matrix里面的element分group。对每个group取max值。
7. 经过convolution和max pooling之后，得到一个更小的image。
8. flatten：经过若干次convolution和pooling后，得到的image规模已经很小，这时将每个channel的每个pixel排成一排，最后连到fully connected feedforward network即可。