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卷积神经网络基本组成结构

1.深度学习三部曲

卷积神经网络基本组成结构_第1张图片

step1：搭建神经网络结构（用于提取输入图像的特征）

step2：找到一个合适的损失函数（如cross entropy loss，MSE，MAE）

step3：找到一个合适的优化函数，更新参数（如反向传播，随机梯度下降） 

2.损失函数

卷积神经网络基本组成结构_第2张图片

 假如输入图像是向量xi(-15,22,-44,56)，w和b是要学习的参数，经过f(x)后得到的值通过softmax分类，选取一种损失函数将真实值与预测值比较，经过参数优化最终选取一个合适的损失函数

3.传统的神经网络与卷积神经网络比较

卷积神经网络基本组成结构_第3张图片

 假如input image是一张1000*1000大小的图片，要学习的单元是1M个，那么全连接之后则一共有10**12个参数。如果是卷积神经网络，由于参数共享，假如我们的kernel是5*5，那么这一个unit扫一遍图像只需要学习（5*5+1）个参数（1是偏置b）

和传统的神经网络相比较，CNN需要学习的参数大大减少

卷积神经网络基本组成结构_第4张图片

 4.池化

卷积神经网络基本组成结构_第5张图片

5.全连接

卷积神经网络基本组成结构_第6张图片

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    以下防止文档在完全加载之前运行Jquery代码，否则会出现试图隐藏一个不存在的元素、获得未完全加载的图像的大小 等等 $(document).ready(function(){ jquery代码; }); <script type="text/javascript" src="c:/scripts/jquery-1.4.2.min.js&quo
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