深度卷积网络原理与模型介绍
深度学习计算机视觉从入门到精通——深度卷积网络原理与模型介绍
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一、卷积神经网络原理
1.1神经网络最基本单元—神经元
1943年心理学家McCulloch和数学家W．Pitts在分析总结神经元基本特性的基础上首先提出的M－P模型
美国学者Rosenblatt 于1958年提出来的感知器（Perceptron）
Rumelhart，McClelland于1985年提出了BP网络的误差反向后传BP(Back Propagation)学习算法
1985年，Powell提出了多变量插值的径向基函数(Radical Basis Function，RBF)方法 。1988年， Moody和Darken提出了一种神经网络结构，即RBF神经网络
1976年，美国Boston大学学者G.A.Carpenter提出自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory，缩写为ART)
1982年,美国加州工学院J.Hopfield提出了可用作联想存储器和优化计算的反馈网络,这个网络称为Hopfield神经网络
从某种意义上来说，人工智能起源于人类试图用机器模仿人类大脑。
激活函数作用—数学上的映射
形象的理解激活函数—空间扭曲求得线性分类
1.2卷积操作
现代计算机常用的离散卷积是两矩阵对应元素相乘求和
1.3池化层
池化层的主要目的是通过降采样的方式，在不影响图像质量的情况下，压缩图片，减少参数。
池化过程动画演示
1.4全连接层
做完Max Pooling后，我们就会把这些数据“拍平”，丢到Flatten层，然后把Flatten层的output放到full connected Layer里，采用softmax对其进行分类。
二、经典卷积网络
2.1深度学习网络结构演变
2.2LeNet
Yann LeCun 是美国工程院院士、Facebook人工智能研究院院长、纽约大学Sliver教授，同时还兼职于科学数据中心，数学科学交流学院，神经科学中心，以及电子工程计算机系。他于2003年加入纽约大学，之后还在普林斯顿的NEC研究院短暂任职。在2012年，他创建了纽约大学数据科学中心，并担任主任。2013年底，他被任命为Facebook人工智能研究总监, 并继续在纽约大学做兼职教授。2015-2016年，他在巴黎法兰西工学院做客座教授。
Lecun创立的卷积网络模型，被广泛地应用于计算机视觉和语音识别应用里，也因此他被称为卷积网络之父，是公认的世界人工智能三巨头之一。
LeCun创建了International Conference on Learning Representations机器学习展示国际大会,并且与Yoshua Bengio共同担任主席，同时兼任其它几个大会的组委会委员。他还与人一起担任着加拿大机器与大脑程序学习深度研究所的主席，同时担任IPAM and ICERM的董事会委员。他还是2014年IEEE（电气与电子工程师协会）神经网络先驱奖获奖者，2015年IEEE PAMI杰出研究员奖获奖者。
五层最简单的网络结构，深度学习网络的鼻祖。
2.3AlexNet
AlexNet 可以说是具有历史意义的一个网络结构，可以说在AlexNet之前，深度学习已经沉寂了很久。历史的转折在2012年到来，AlexNet 在当年的ImageNet图像分类竞赛中，top-5错误率比上一年的冠军下降了十个百分点，而且远远超过当年的第二名。
AlexNet特点
非线性激活函数：ReLU
防止过拟合的方法：Dropout，Data augmentation
大数据训练：百万级ImageNet图像数据
其他：GPU实现，LRN归一化层的使用
由下向上，全连接层耗费了大多数的内存。
AlexNet由Alex Krizhevsky于2012年提出，夺得2012年ILSVRC比赛的冠军，top5预测的错误率为16.4%。AlexNet采用8层的神经网络，5个卷积层和3个全连接层(3个卷积层后面加了最大池化层)，包含6亿3000万个链接，6000万个 参数和65万个神经元。
2.4VGGNet
VGG网络是在AlexNet网络的基础上发展而来的，其主要贡献在于使用非常小的3*3的卷积核进行网络设计，并且将网络深度增加到16-19层。在2014年ImageNet比赛中，获得了定位第1，分类第2的好成绩，网络具有很好的泛化能力。
2014年，牛津大学计算机视觉组（Visual Geometry Group）和Google DeepMind公司的研究员一起研发出了新的深度卷积神经网络：VGGNet，并取得了ILSVRC2014比赛分类项目的第二名（第一名是GoogLeNet，也是同年提出的）和定位项目的第一名。
最大特点：只使用3x3 卷积层和2x2 pooling层从头到尾堆叠。
VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关系，成功地构筑了16~19层深的卷积神经网络，证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能，使错误率大幅下降，同时拓展性又很强，迁移到其它图片数据上的泛化性也非常好。到目前为止，VGG仍然被用来提取图像特征。
VGGNet可以看成是加深版本的AlexNet，都是由卷积层、全连接层两大部分构成。
2.5ResNet
ResNet在2015年被提出，在ImageNet比赛classification任务上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，之后很多方法都建立在ResNet50或者ResNet101的基础上完成的，检测，分割，识别等领域都纷纷使用ResNet，Alpha zero也使用了ResNet。
残差网络更容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高准确率。
核心是解决了增加深度带来的副作用（退化问题），这样能够通过单纯地增加网络深度，来提高网络性能。
CNN能够提取low/mid/high-level的特征，网络的层数越多，意味着能够提取到不同level的特征越丰富。并且，越深的网络提取的特征越抽象，越具有语义信息。
ResNet由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出ILSVRC2015比赛中取得冠军，同时参数量比VGGNet低。ResNet的结构可以极快的加速神经网络的训练，模型的准确率也有比较大的提升。
ResNet的主要思想是在网络中增加了Highway Network的思想。此前的网络结构是性能输入做一个非线性变换，而Highway Network则允许保留之前网络层的一定比例的输出，即原始输入信息直接传到后面的层中。
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