常见的卷积神经网络模型,卷积神经网络数学建模

1、卷积神经网络cnn究竟是怎样一步一步工作的

用一个卷积核滑动图片来提取某种特征（比如某个方向的边），然后激活函数用ReLU来压制梯度弥散。对得到的结果用另一个卷积核继续提取+reLU，然后池化（保留区域最大或者用区域平均来替换整个局部区域的值，保证平移不变性和一定程度上对过拟合的压制）
之后“深度”的话，就会需要对池化后的结果继续用不同的卷积核进行 “卷积+relu”再池化的工作。最后得到的实质是一个图片的深度特征，然后实际分类需要另外加一层，一般是softmax。
（也就是说如果对一个现成的已经训练完毕的卷积神经网络模型，只保留除了最后一层之外的部分，然后输入训练图片，把网络的输出重新送入一个多类的SVM再训练，最后也能得到差不多的结果，取决于svm的参数。）

2、卷积神经网络通俗理解

卷积神经网络通俗理解如下：

卷积神经网络(CNN)-结构

① CNN结构一般包含这几个层：

② 中间还可以使用一些其他的功能层：

卷积神经网络(CNN)-输入层

① CNN的输入层的输入格式保留了图片本身的结构。

② 对于黑白的 28×28的图片，CNN 的输入是一个 28×28 的二维神经元。

③ 对于 RGB 格式的 28×28 图片，CNN 的输入则是一个3×28×28 的三维神经元（RGB中的每一个颜色通道都有一个 28×28 的矩阵）

2）卷积神经网络(CNN)-卷积层

• 输入层：用于数据的输入

• 卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射

• 激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射

• 池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量卷积神经网络的模型怎么用。

• 全连接层：通常在CNN的尾部进行重新拟合，减少特征信息的损失

• 输出层：用于输出结果

• 归一化层（Batch Normalization）：在CNN中对特征的归一化

• 切分层：对某些（图片）数据的进行分区域的单独学习

• 融合层：对独立进行特征学习的分支进行融合

• 请点击输入图片描述

1. 感受视野

① 在卷积层中有几个重要的概念：

② 假设输入的是一个 28×28 的的二维神经元，我们定义 5×5 的 一个 local receptive fields（感受视野），即 隐藏层的神经元与输入层的 5×5 个神经元相连，这个 5*5 的区域就称之为 Local Receptive Fields，

• local receptive fields（感受视野）

• shared weights（共享权值）