卷积神经网络简单理解

卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是深度学习技术中极具代表性的网络结构之一，在图像处理领域取得了巨大的成功。CNN相较于传统的图像处理算法的优点之一在于，避免了对图像复杂的前期预处理过程，可以直接输入原始图像。

图像处理中，往往会将图像看成是一个或者多个二维向量，传统的神经网络采用全联接的方式，即输入层到隐藏层的神经元都是全部连接的，这样做将导致参数量巨大，使得网络训练耗时甚至难以训练，而CNN则通过局部链接、权值共享等方法避免这一困难。

局部连接(Sparse Connectivity)与权值共享(Shared Weights)

下图是一个很经典的图示，左边是全连接，右边是局部连接。

image

对于一个1000 × 1000的输入图像而言，如果下一个隐藏层的神经元数目为10^6个，采用全连接则有1000 × 1000 × 10^6 = 10^12个权值参数，如此数目巨大的参数几乎难以训练；而采用局部连接，假如局部感受野是10 x 10，隐藏层的每个神经元仅与图像中10 × 10的局部图像相连接，那么此时的权值参数数量为10 × 10 × 10^6 = 10^8，将直接减少4个数量级。

隐含层每个神经元都连接10 ＊ 10 个图像区域，也就是说每一个神经元存在100个连接权值参数。如果我们每个神经元这100个参数相同呢？将这10 × 10个权值参数共享给剩下的神经元，也就是说隐藏层中10^6个神经元的权值参数相同，那么此时不管隐藏层神经元的数目是多少，需要训练的参数就是这 10 × 10个权值参数（也就是卷积核(也称滤波器)的大小）。

这大概就是CNN的一个神奇之处，尽管只有这么少的参数，依旧有出色的性能。但是，这样仅提取了图像的一种特征，如果要多提取出一些特征，可以增加多个卷积核，不同的卷积核能够得到图像的不同映射下的特征，称之为Feature Map。如果有100个卷积核，最终的权值参数也仅为100 × 100 = 10^4个而已。另外，偏置参数也是共享的，同一种滤波器共享一个。

网络结构

CNN中主要有两种类型的网络层，分别是卷积层和池化/采样层(Pooling)。卷积层的作用是提取图像的各种特征；池化层的作用是对原始特征信号进行抽象，从而大幅度减少训练参数，另外还可以减轻模型过拟合的程度。

卷积层是卷积核在上一级输入层上通过逐一滑动窗口计算而得，卷积核中的每一个参数都相当于传统神经网络中的权值参数，与对应的局部像素相连接，将卷积核的各个参数与对应的局部像素值相乘之和，（通常还要再加上一个偏置参数），得到卷积层上的结果。

通过卷积层获得了图像的特征之后，理论上我们可以直接使用这些特征训练分类器（如softmax），但是这样做将面临巨大的计算量的挑战，而且容易产生过拟合的现象。为了进一步降低网络训练参数及模型的过拟合程度，我们对卷积层进行池化/采样(Pooling)处理。池化/采样的方式通常有以下两种：

Max-Pooling: 选择Pooling窗口中的最大值作为采样值；

Mean-Pooling: 将Pooling窗口中的所有值相加取平均，以平均值作为采样值；

训练过程

卷积网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只要用已知的模式对卷积网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。在开始训练前，所有的权都应该用一些不同的小随机数进行初始化。“小随机数”用来保证网络不会因权值过大而进入饱和状态，从而导致训练失败；“不同”用来保证网络可以正常地学习。实际上，如果用相同的数去初始化权矩阵，则网络无能力学习。

训练算法与传统的BP算法差不多。主要包括4步，这4步被分为两个阶段：

第一阶段，向前传播阶段：

a）从样本集中取一个样本(X,Yp)，将X输入网络；

b）计算相应的实际输出Op。
在此阶段，信息从输入层经过逐级的变换，传送到输出层。这个过程也是网络在完成训练后正常运行时执行的过程。在此过程中，网络执行的是计算（实际上就是输入与每层的权值矩阵相点乘，得到最后的输出结果）：

Op=Fn（…（F2（F1（XpW（1））W（2））…）W（n））

第二阶段，向后传播阶段

a）算实际输出Op与相应的理想输出Yp的差；

b）按极小化误差的方法反向传播调整权矩阵。

优点

卷积网络较一般神经网络在图像处理方面有如下优点：
a）输入图像和网络的拓扑结构能很好的吻合；
b）特征提取和模式分类同时进行，并同时在训练中产生；
c）权重共享可以减少网络的训练参数，使神经网络结构变得更简单，适应性更强。

参考资料
[1]Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（七）
[2]UFLDL