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卷积神经网络的工作原理

简介

卷积神经网络可以用于图像，音频、视频。
卷积神经网络的工作原理_第1张图片
举个例子，输入图片为X，经过卷积神经网络处理，计算机最后识别出图像内的字母是X。
卷积神经网络的工作原理_第2张图片
哪怕图像经过平移、旋转、加厚，依然能够识别出图像为X。
卷积神经网络的工作原理_第3张图片
卷积神经网络的工作原理_第4张图片
虽然图像经过了旋转，但是他依然保留了原图的某些特征。
卷积神经网络的工作原理_第5张图片
上图的三个九宫格分别代表三个卷积核，也叫特征提取器，它用来提取原图的三种特征。
卷积神经网络的工作原理_第6张图片
如上图所示。

什么是卷积运算

卷积神经网络的工作原理_第7张图片
卷积运算代表卷积核在原图上进行运动扫描，卷积核与扫描部分的对应位置数字相乘然后再求和得出新的值。
卷积神经网络的工作原理_第8张图片
上图绿框部分经过卷积核扫描求平均值为1，表示绿框中的值和卷积核完全一样。
卷积神经网络的工作原理_第9张图片
继续用原来的卷积核扫描图像的中间部分，这次的平均值为0.55，代表该部分与卷积核的图像特征并不相同，但仍旧保留了0.55的相似性。
卷积神经网络的工作原理_第10张图片
利用卷积核将原图完全扫描一遍可以得出结果，结果为1的部分代表与提取出来的特征，结果数字越低的代表相似程度越低。
卷积神经网络的工作原理_第11张图片
利用不同的卷积核对不同的特征进行提取。

激活函数

卷积神经网络的工作原理_第12张图片
将结果中小于0的部分全部改成0。

池化

为了提高运算速度，所以要对图片进行缩小，这里用到了池化。
池化分为两种
1.使用该区域较大的值代表该区域的特征
2.使用该区域的平均值代表该区域的特征卷积神经网络的工作原理_第13张图片
最大池化
卷积神经网络的工作原理_第14张图片
卷积神经网络的工作原理_第15张图片

全连接层

卷积神经网络的工作原理_第16张图片

梯度下降

卷积神经网络的工作原理_第17张图片
卷积神经网络的工作原理_第18张图片
寻找误差最小的值

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