深度学习---卷积神经网络（CNN）

1. 什么是深度学习？

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标–人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。
深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。
人工智能、机器学习和深度学习之间的关系

2. 深度学习框架

深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法：

2.1 卷积神经网络（CNN）

基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(CNN)。卷积神经网络和数学中的卷积不是同一个意思，以下来介绍什么是卷积神经网络。

2.1.1 引子 ：边界检测

我们来看一个最简单的例子：“边界检测（edge detection）”，假设我们有这样的一张图片，大小8×8：

图片中的数字代表该位置的像素值，我们知道，像素值越大，颜色越亮，所以为了示意，我们把右边小像素的地方画成深色。图的中间两个颜色的分界线就是我们要检测的边界。
怎么检测这个边界呢？我们可以设计这样的一个 滤波器（filter，也称为kernel），大小3×3：

然后，我们用这个filter，往我们的图片上“盖”，覆盖一块跟filter一样大的区域之后，对应元素相乘，然后求和。计算一个区域之后，就向其他区域挪动，接着计算，直到把原图片的每一个角落都覆盖到了为止。这个过程就是 “卷积”。
（我们不用管卷积在数学上到底是指什么运算，我们只用知道在CNN中是怎么计算的。）
这里的“挪动”，就涉及到一个步长了，假如我们的步长是1，那么覆盖了一个地方之后，就挪一格，容易知道，总共可以覆盖6×6个不同的区域。
那么，我们将这6×6个区域的卷积结果，拼成一个矩阵：

这个图片，中间颜色浅，两边颜色深，这说明咱们的原图片中间的边界，在这里被反映出来了!
从上面这个例子中，我们发现，我们可以通过设计特定的filter，让它去跟图片做卷积，就可以识别出图片中的某些特征，比如边界。
上面的例子是检测竖直边界，我们也可以设计出检测水平边界的，只用把刚刚的filter旋转90°即可。对于其他的特征，理论上只要我们经过精细的设计，总是可以设计出合适的filter的。
我们的CNN（convolutional neural network），主要就是通过一个个的filter，不断地提取特征，从局部的特征到总体的特征，从而进行图像识别等等功能。
那么问题来了，我们怎么可能去设计这么多各种各样的filter呀？首先，我们都不一定清楚对于一大推图片，我们需要识别哪些特征，其次，就算知道了有哪些特征，想真的去设计出对应的filter，恐怕也并非易事，要知道，特征的数量可能是成千上万的。
其实学过神经网络之后，我们就知道，这些filter，根本就不用我们去设计，每个filter中的各个数字，不就是参数吗，我们可以通过大量的数据，来 让机器自己去“学习”这些参数嘛。这，就是CNN的原理。

2.1.2 CNN的基本概念

1.padding 填白
从上面的引子中，我们可以知道，原图像在经过filter卷积之后，变小了，从(8,8)变成了(6,6)。假设我们再卷一次，那大小就变成了(4,4)了。
这样有啥问题呢？
主要有两个问题：

• 每次卷积，图像都缩小，这样卷不了几次就没了；
• 相比于图片中间的点，图片边缘的点在卷积中被计算的次数很少。这样的话，边缘的信息就易于丢失。
  为了解决这个问题，我们可以采用padding的方法。我们每次卷积前，先给图片周围都补一圈空白，让卷积之后图片跟原来一样大，同时，原来的边缘也被计算了更多次。
  
  比如，我们把(8,8)的图片给补成(10,10)，那么经过(3,3)的filter之后，就是(8,8)，没有变。
  我们把上面这种“让卷积之后的大小不变”的padding方式，称为 “Same”方式，
  把不经过任何填白的，称为 “Valid”方式。这个是我们在使用一些框架的时候，需要设置的超参数。
  2.stride 步长
  前面我们所介绍的卷积，都是默认步长是1，但实际上，我们可以设置步长为其他的值。
  比如，对于(8,8)的输入，我们用(3,3)的filter，
  如果stride=1，则输出为(6,6);
  如果stride=2，则输出为(3,3);（这里例子举得不大好，除不断就向下取整）
  3.pooling 池化
  这个pooling，是为了提取一定区域的主要特征，并减少参数数量，防止模型过拟合。
  比如下面的MaxPooling，采用了一个2×2的窗口，并取stride=2：
  

除了MaxPooling,还有AveragePooling，顾名思义就是取那个区域的平均值。
4.对多通道（channels）图片的卷积（重要！）
这个需要单独提一下。彩色图像，一般都是RGB三个通道（channel）的，因此输入数据的维度一般有三个：（长，宽，通道）。
比如一个28×28的RGB图片，维度就是(28,28,3)。
前面的引子中，输入图片是2维的(8,8)，filter是(3,3)，输出也是2维的(6,6)。
如果输入图片是三维的呢（即增多了一个channels），比如是(8,8,3)，这个时候，我们的filter的维度就要变成(3,3,3)了，它的 最后一维要跟输入的channel维度一致。
这个时候的卷积，是三个channel的所有元素对应相乘后求和，也就是之前是9个乘积的和，现在是27个乘积的和。因此，输出的维度并不会变化。还是(6,6)。
但是，一般情况下，我们会 使用多了filters同时卷积，比如，如果我们同时使用4个filter的话，那么 输出的维度则会变为(6,6,4)。
我特地画了下面这个图，来展示上面的过程：

图中的输入图像是(8,8,3)，filter有4个，大小均为(3,3,3)，得到的输出为(6,6,4)。
其实，如果套用我们前面学过的神经网络的符号来看待CNN的话，

• 我们的输入图片就是X，shape=(8,8,3);
• 4个filters其实就是第一层神金网络的参数W1,，shape=(3,3,3,4),这个4是指有4个filters;
• 我们的输出，就是Z1，shape=(6,6,4);
• 后面其实还应该有一个激活函数，比如relu，经过激活后，Z1变为A1，shape=(6,6,4);
  所以，在前面的图中，我加一个激活函数，给对应的部分标上符号，就是这样的：

2.1.3 CNN的结构组成

上面我们已经知道了卷积（convolution）、池化（pooling）以及填白（padding）是怎么进行的，接下来我们就来看看CNN的整体结构，它包含了3种层（layer）：

1. Convolutional layer（卷积层—CONV）
   由滤波器filters和激活函数构成。
   一般要设置的超参数包括filters的数量、大小、步长，以及padding是“valid”还是“same”。当然，还包括选择什么激活函数。
2. Pooling layer （池化层—POOL）
   这里里面没有参数需要我们学习，因为这里里面的参数都是我们设置好了，要么是Maxpooling，要么是Averagepooling。
   需要指定的超参数，包括是Max还是average，窗口大小以及步长。
   通常，我们使用的比较多的是Maxpooling,而且一般取大小为(2,2)步长为2的filter，这样，经过pooling之后，输入的长宽都会缩小2倍，channels不变。
3. Fully Connected layer（全连接层—FC）
   这个前面没有讲，是因为这个就是我们最熟悉的家伙，就是我们之前学的神经网络中的那种最普通的层，就是一排神经元。因为这一层是每一个单元都和前一层的每一个单元相连接，所以称之为“全连接”。
   这里要指定的超参数，无非就是神经元的数量，以及激活函数。
   接下来，我们随便看一个CNN的模样，来获取对CNN的一些感性认识：

上面这个CNN是我随便拍脑门想的一个。它的结构可以用：
X→CONV(relu)→MAXPOOL→CONV(relu)→FC(relu)→FC(softmax)→Y
来表示。
这里需要说明的是，在经过数次卷积和池化之后，我们 最后会先将多维的数据进行“扁平化”，也就是把 (height,width,channel)的数据压缩成长度为 height × width × channel 的一维数组，然后再与 FC层连接，这之后就跟普通的神经网络无异了。
可以从图中看到，随着网络的深入，我们的图像（严格来说中间的那些不能叫图像了，但是为了方便，还是这样说吧）越来越小，但是channels却越来越大了。在图中的表示就是长方体面对我们的面积越来越小，但是长度却越来越长了。

2.1.4 卷积神经网络 VS. 传统神经网络

其实现在回过头来看，CNN跟我们之前学习的神经网络，也没有很大的差别。
传统的神经网络，其实就是多个FC层叠加起来。
CNN，无非就是把FC改成了CONV和POOL，就是把传统的由一个个神经元组成的layer，变成了由filters组成的layer。
那么，为什么要这样变？有什么好处？
具体说来有两点：
1.参数共享机制（parameters sharing）
我们对比一下传统神经网络的层和由filters构成的CONV层：
假设我们的图像是8×8大小，也就是64个像素，假设我们用一个有9个单元的全连接层：

那这一层我们需要多少个参数呢？需要 64×9 = 576个参数（先不考虑偏置项b）。因为每一个链接都需要一个权重w。
那我们看看 同样有9个单元的filter是怎么样的：

其实不用看就知道，有几个单元就几个参数，所以总共就9个参数！
因为，对于不同的区域，我们都共享同一个filter，因此就共享这同一组参数。
这也是有道理的，通过前面的讲解我们知道，filter是用来检测特征的，那一个特征一般情况下很可能在不止一个地方出现，比如“竖直边界”，就可能在一幅图中多出出现，那么 我们共享同一个filter不仅是合理的，而且是应该这么做的。
由此可见，参数共享机制，让我们的网络的参数数量大大地减少。这样，我们可以用较少的参数，训练出更加好的模型，典型的事半功倍，而且可以有效地 避免过拟合。
同样，由于filter的参数共享，即使图片进行了一定的平移操作，我们照样可以识别出特征，这叫做 “平移不变性”。因此，模型就更加稳健了。
2.连接的稀疏性（sparsity of connections）
由卷积的操作可知，输出图像中的任何一个单元，只跟输入图像的一部分有关系：

而传统神经网络中，由于都是全连接，所以输出的任何一个单元，都要受输入的所有的单元的影响。这样无形中会对图像的识别效果大打折扣。比较，每一个区域都有自己的专属特征，我们不希望它受到其他区域的影响。
正是由于上面这两大优势，使得CNN超越了传统的NN，开启了神经网络的新时代。