深度学习入门(三):卷积神经网络(CNN)

引入

给定一张图片,计算机需要模型判断图里的东西是什么?
(car、truck、airplane、ship、horse)
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一、卷积神经网络整体架构

  • CONV:卷积计算层,线性乘积求和
  • RELU:激励层,激活函数
  • POOL:池化层,取区域平均或最大(MAX POOL)
  • PC:全连接层

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二、CONV卷积层计算

对CNN来说,它是一块一块进行对比的,“小块”称之为Features特征。卷积就是对图像(不同窗口数据)和滤波矩阵做内积。每计算完一个数据窗口内的数据后,数据窗口不断平滑移动,直到计算完所有数据。

图中矩阵解析:

  • Input Volume(7x7x3):图像的长宽均为7,3代表RGB三个颜色通道
  • Filter W0、W1:滤波器,带一组固定权重的神经元
  • Output Volume:两个不同的输出

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随着左边数据窗口的平移滑动,滤波器 F i l t e r W 0 / W 1 Filter W0/W1 FilterW0/W1对不同的局部数据进行卷积计算。左边数据在变化,每次滤波器都是针对某一局部的数据窗口进行卷积,这就是所谓的CNN中的局部感知机制。与此同时,数据窗口滑动,导致输入在变化,但中间滤波器Filter w0的权重是固定不变的,这个权重不变即所谓的CNN中的参数(权重)共享机制

三、卷积层参数

  • depth:神经元个数,滤波器个数
  • stride:步长,滑动多少步到边缘
  • zero-padding:边缘填充,为了总长能为步长整除,并且一定程度上减轻边界利用少的情况
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四、ReLU激励层

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五、POOL池化层

进行筛选压缩的过程,取区域平均最大
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最大池化 MAX POOLING

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下图包含两次卷积一次池化,共7层神经网络
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六、特征图变化

三维要拉长成特征向量,再输入全接连层

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