深度学习：05 卷积神经网络介绍（CNN）

目录

 

卷积神经网络简介

为什么要用卷积神经网络

网络结构组成

卷积层

卷积计算

卷积核大小 f

边界填充 (p)adding

步长 (s)tride

计算公式

卷积层

激活函数

池化层（pooling）

dropout层

全连接层

---

卷积神经网络简介

卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（也可以使用1x1的卷积层作为最终的输出）组成一种前馈神经网络。

一般的认为，卷积神经网络是由Yann LeCun大神在1989年提出的LeNet中首先被使用，但是由于当时的计算能力不够，并没有得到广泛的应用，到了1998年Yann LeCun及其合作者构建了更加完备的卷积神经网络LeNet-5并在手写数字的识别问题中取得成功，LeNet-5的成功使卷积神经网络的应用得到关注。LeNet-5沿用了LeCun (1989) 的学习策略并在原有设计中加入了池化层对输入特征进行筛选 。LeNet-5基本上定义了现代卷积神经网络的基本结构，其构筑中交替出现的卷积层-池化层被认为有效提取了输入图像的平移不变特征，使得对于特征的提取前进了一大步，所以我们一般的认为，Yann LeCun是卷积神经网络的创始人。

2006年后，随着深度学习理论的完善，尤其是计算能力的提升和参数微调（fine-tuning）等技术的出现，卷积神经网络开始快速发展，在结构上不断加深，各类学习和优化理论得到引入，2012年的AlexNet、2014年的VGGNet、GoogLeNet 和2015年的ResNet,使得卷积神经网络几乎成为了深度学习中图像处理方面的标配。

为什么要用卷积神经网络

对于计算机视觉来说，每一个图像是由一个个像素点构成，每个像素点有三个通道，分别代表RGB三种颜色(不算透明度)，我们以手写识别的数据集MNIST举例，每个图像的是一个长宽均为28，channel为1的单色图像，如果使用全连接的网络结构，即，网络中的神经与相邻层上的每个神经元均连接，那就意味着我们的网络有28 * 28 =784个神经元（RGB3色的话还要*3），hidden层如果使用了15个神经元，需要的参数个数(w和b)就有：28 * 28 * 15 * 10 + 15 + 10=117625个，这个数量级到现在为止也是一个很恐怖的数量级，一次反向传播计算量都是巨大的，这还展示一个单色的28像素大小的图片，如果我们使用更大的像素，计算量可想而知。

网络结构组成

上面说到传统的网络需要大量的参数，但是这些参数是否重复了呢，例如，我们识别一个人，只要看到他的眼睛，鼻子，嘴，还有脸基本上就知道这个人是谁了，只是用这些局部的特征就能做做判断了，并不需要所有的特征。 另外一点就是我们上面说的可以有效提取了输入图像的平移不变特征，就好像我们看到了这是个眼睛，这个眼镜在左边还是在右边他都是眼睛，这就是平移不变性。 我们通过卷积的计算操作来提取图像局部的特征，每一层都会计算出一些局部特征，这些局部特征再汇总到下一层，这样一层一层的传递下去，特征由小变大，最后在通过这些局部的特征对图片进行处理，这样大大提高了计算效率，也提高了准确度。

卷积层

卷积计算

在介绍卷积层之前要先介绍一下卷积的计算，这里使用知乎上的一张图片

​

我们会定义一个权重矩阵，也就是我们说的W（一般对于卷积来说，称作卷积的核kernel也有有人称做过滤器filter），这个权重矩阵的大小一般为3 * 3 或者5 * 5，但是在LeNet里面还用到了比较大的7 * 7，现在已经很少见了，因为根据经验的验证，3和5是最佳的大小。 我们以图上所示的方式，我们在输入矩阵上使用我们的权重矩阵进行滑动，每滑动一步，将所覆盖的值与矩阵对应的值相乘，并将结果求和并作为输出矩阵的一项，依次类推直到全部计算完成。

上图所示，我们输入是一个 5 * 5的矩阵，通过使用一次3 * 3的卷积核计算得到的计算结果是一个3 * 3的新矩阵。 那么新矩阵的大小是如何计算的呢？

卷积核大小 f

刚才已经说到了一个重要的参数，就是核的大小，我们这里用f来表示

边界填充 (p)adding

我们看到上图，经过计算后矩阵的大小改变了，如果要使矩阵大小不改变呢，我们可以先对矩阵做一个填充，将矩阵的周围全部再包围一层，这个矩阵就变成了7*7,上下左右各加1，相当于 5+1+1=7 这时，计算的结果还是 5 * 5的矩阵，保证了大小不变，这里的p=1

步长 (s)tride

从动图上我们能够看到，每次滑动只是滑动了一个距离，如果每次滑动两个距离呢？那就需要使用步长这个参数。

计算公式

n为我们输入的矩阵的大小， 向下取整

这个公式非常重要一定要记住

卷积层

在每一个卷积层中我们都会设置多个核，每个核代表着不同的特征，这些特征就是我们需要传递到下一层的输出，而我们训练的过程就是训练这些不同的核。

激活函数

由于卷积的操作也是线性的，所以也需要进行激活，一般情况下，都会使用relu。

池化层（pooling）

池化层是CNN的重要组成部分，通过减少卷积层之间的连接，降低运算复杂程度，池化层的操作很简单，就想相当于是合并，我们输入一个过滤器的大小，与卷积的操作一样，也是一步一步滑动，但是过滤器覆盖的区域进行合并，只保留一个值。 合并的方式也有很多种，例如我们常用的两种取最大值maxpooling，取平均值avgpooling

池化层的输出大小公式也与卷积层一样，由于没有进行填充，所以p=0，可以简化为 

dropout层

dropout是2014年 Hinton 提出防止过拟合而采用的trick，增强了模型的泛化能力 Dropout（随机失活）是指在深度学习网络的训练过程中，按照一定的概率将一部分神经网络单元暂时从网络中丢弃，相当于从原始的网络中找到一个更瘦的网络，说的通俗一点，就是随机将一部分网络的传播掐断，听起来好像不靠谱，但是通过实际测试效果非常好。 有兴趣的可以去看一下原文Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting这里就不详细介绍了。

全连接层

全链接层一般是作为最后的输出层使用，卷积的作用是提取图像的特征，最后的全连接层就是要通过这些特征来进行计算，输出我们所要的结果了，无论是分类，还是回归。

我们的特征都是使用矩阵表示的，所以再传入全连接层之前还需要对特征进行压扁，将他这些特征变成一维的向量，如果要进行分类的话，就是用sofmax作为输出，如果要是回归的话就直接使用linear即可。