CNN卷积神经网络

---

前言

为什么用卷积神经网络

全连接神经网络问题

• 参数过多
• 过拟合
• 需要更多数据
• 收敛到较差的局部极值

卷积神经网络

• 局部连接
• 参数共享

---

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

一、相关概念

卷积

彩色图像卷积

池化

• 最大池化
• 
• 平均池化
• 

padding

每次卷积图像都会缩小，层数越多，缩小的越多。
边沿的像素会被忽略

• padding大小
  n+2p-f+1=n
• padding 类型
  valid
  same

Dropout正则化

• 目的
  减少过拟合
• 方法
  在一次训练时的迭代中，对每一层中的神经元（总数为N）以概率P随机剔除，用余下的（1-P）×N个神经元所构成的网络来训练本次迭代中的数据。
  一般来说对于CNN，Dropout仅在池化层后使用
  

局部归一化

LRN ( Local Response Normalization) 局部响应归一化

二、经典网络

AlexNet

• 作者：
  – Alex Krizhevsky
• 2012 ILSVRC（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge）竞赛的冠军网络
  – 分类准确率从传统的74%提升到84%
  – top-5错误率16.4%
  亮点：
• 首次使用了GPU进行网络加速训练
  – 使用了ReLU 激活函数，而不是传统的sigmoid和tanh
  – 在全连接层前两层使用了Dropout，减少过拟合
  – 局部归一化（Local Response Normalization，简称LRN）

VGGNet介绍

• VGGNet由牛津大学计算机视觉组合和Google DeepMind公司研究员一起研发的深度卷积神经网络
• 成绩：
  ILSVRC 2014年比赛的亚军和定位项目的冠军
  将 Top-5错误率降到7.3%
• 特点：
  – 小卷积核和多卷积子层
  — 33
  – 小池化核
  — 22
  weight初始赋值
  小型的VGG :正态分布
  大型的VGG: 从已经训练好的小型VGG中拷贝过去
  input图像处理
  [256;512]
  
  

GoogLeNet

• 谷歌团队创建
  成绩：
  2014 ILSVRC2014比赛中取得冠军
  22层神经网络达到top-5错误率6.7%
• 亮点
  所用模型参数不足AlexNet（2012年冠军）的1/12
  Inception结构
  丢弃全连接层，使用平均池化层（大大的减少了模型参数）
  添加了两个辅助分类器帮助训练
  使用1X1卷积核进行降维以及映射
  
  

ResNet介绍

• ResNet（Residual Neural Network）由微软研究院的Kaiming He等四名华人提出
• 成绩：
  2015 ILSVRC2015比赛中取得冠军
  152层神经网络top5上的错误率为3.57%
  同时参数量比VGGNet低
  
  发现层数越多反而效果不i好
  

原因：梯度消失

resnet解决方案

结果

三、实操一般步骤结构

举例

代码链接

https://github.com/anglersking/simple_deep_learning/tree/master/CNN