一篇文章“简单”认识《卷积神经网络》(更新版)

以你之姓@ 2022-11-16 01:50 544阅读 0赞

## 一、概念了解 ##

### 前言 ###

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），对于图像处理有出色表现，在计算机视觉中得到了广泛的应用。

卷积神经网络通过**卷积层**与**池化层**的叠加实现对输入数据的特征提取，最后连接**全连接层**实现分类。

### 基于什么提出卷积神经网络？ ###

**动物视觉系统**对外界的感知是：

*  视觉皮层的每个神经元只响应某些特定区域的刺激（感受野）
 *  从局部到全局（信息分层处理机制）

**卷积神经网络**：

每个神经元只需对 局部图像 进行感知；

在更高层将局部的信息综合起来，得到全局信息；

### 卷积（Convolution） ###

每一个卷积核，相对于一个滤波器；它会筛选合适的信息，过滤不匹配的信息；卷积层能提取特征，比如：提取一幅图像的特征。

比如，卷积核a，它是用来提取出图片的形状信息；卷积核b，它是用来提取出图片的颜色信息；

### **池化 （Pooling）** ###

池化操作是降采样（Subsampling）中的一种；为了描述大的图像，可以对不同位置的特征进行聚合统计；

通常卷积层 后面 接着一个池化层，池化层能对卷积层提取到特征，进行降低特征图参数量，同时保留图像显著特征；池化层还能降低过拟合、扩大感知野和解决图像不变性。

> 池化一般分为**最大池化**和**平均池化**；采用图像区域上某个特征的平均值或最大值，维度低且有效（不容易过拟合）。

## 全连接层 ##

全连接层可以用来将最后得到的特征（卷积层 与 池化层 提取到的特征），映射到线性可分的空间，在整个卷积神经网络中起到“**分类器**”的作用。

## 优势 ##

卷积神经网络十分合适用于大尺寸图像的学习；

*  **训练参数少**（卷积操作、权值共享、池化操作 减少了训练的参数）
 *  **平移不变性**（图像被平移，卷积依然保证能检测到它的特征）
 *  **模式具有空间层次**（当浅层的神经元学习到较小的局部模式后，后面的卷积层会将前一层学习到的模式组合成更高的模式）

**目录**

二、进一步理解

前言

基于什么提出卷积神经网络？

卷积（Convolution）

简介

卷积操作

多层卷积层

池化（Pooling）

全连接层

特征维度变化

CNN核心思想——参数共享

优势

经典的卷积神经网络

卷积神经网络应用

参考：

温故而知新

--------------------

# 二、进一步理解 #

## 前言 ##

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN），是一种前馈神经网络，对于图像处理有出色表现，在计算机视觉中得到了广泛的应用。

卷积神经网络 主要包括**卷积层（convolution layer）**、**池化层（pooling layer）**和**全连接层（fully connected layer**）。

卷积神经网络通过卷积层与池化层的叠加实现对输入数据的**特征提取**，最后连接全连接层实现**分类**。

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卷积神经网络通过**卷积操作**和**池化操作**学习输入特征的局部模式；随着网络层数的增加，卷积神经网络对这些局部模式不断地进行组合、抽象，最终学习到高级特征。

卷积神经网络 能提取图像的特征，避免了对图像的复杂前期预处理，而可以直接输入图像原始图像。即：卷积层+池化层 用来提取特征；全连接层用来分类等。

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## 基于什么提出卷积神经网络？ ##

**动物视觉系统**对外界的感知是：

*  视觉皮层的每个神经元**只响应某些特定区域的刺激**（感受野）
 *  **从局部到全局**（信息分层处理机制）

一般认为人对外界的认知是从局部到全局，图像像素点的空间联系也是局部的像素联系较为紧密，而距离较远的像素相关性则较弱。

**卷积神经网络**：

每个神经元只需对 局部图像 进行感知；

在更高层将局部的信息综合起来，得到全局信息；

## 卷积（Convolution） ##

### **简介** ###

卷积滤波，每一个卷积核，相对于一个滤波器；它会筛选合适的信息，过滤不匹配的信息。

比如，卷积核a，它是用来提取出图片的形状信息；卷积核b，它是用来提取出图片的颜色信息；

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_16_color_FFFFFF_t_70 2][]

一个卷积核提取到的特征对应一个通道（上图：二维矩阵），不同卷积核得到的特征进行堆叠，形成具有多个不同通道的特征立方体。

### **卷积操作** ###

几个重要的参数

*  **卷积和尺寸**：感受野的大小，通常指卷积核的长和宽；比如：3\*3，5\*5的卷积核
 *  **卷积核步长**：卷积核在长度方向核宽度方向上每次一点的距离。比如：步长为1，每次移动一格；步长为3，每次移动三格；
 *  **卷积核数量**：卷积核的数量对应卷积核输出特征的深度，每个卷积核的输出为一个通道，多个卷积核的输出进行堆叠，形成一个特征立方体。比如：一共有4个不同的卷积核，那么形成4个平面组成的立方体。

**图像化**

卷积和尺寸：感受野的大小，通常指卷积核的长和宽；比如：3\*3，5\*5的卷积核

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卷积核步长：卷积核在长度方向核宽度方向上每次一点的距离。比如：步长为1，每次移动一格；步长为3，每次移动三格；移动方向，通常是从左到右：

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_1_color_FFFFFF_t_70 1][]

卷积核数量：卷积核的数量对应卷积核输出特征的深度，每个卷积核的输出为一个通道，多个卷积核的输出进行堆叠，形成一个特征立方体。比如：一共有4个不同的卷积核，那么形成4个通道（特征平面）组成的立方体。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_1_color_FFFFFF_t_70 2][]

## 多层卷积层 ##

通过不同的卷积核提取图像的局部特征信息。

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上图所示：有6个不同的卷积核，分别扫描提取同一幅图像的特征信息。

在多层卷积层中，能看到较低（靠前）的卷积层提取图像边缘信息，中间的卷积层提取图像的局部信息，较高（越往后）的卷积层能提取图像全局信息。

随着网络层数的增加，卷积神经网络对这些局部模式不断地进行组合、抽象，最终学习到高级特征。

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下面分别看看每层卷积层提取一幅图像的特征后的效果：

**第一层 卷积层**

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**第二层 卷积层**

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**第三层 卷积层**

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**第四层 卷积层**

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**第五层 卷积层**

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五层卷积层 提取特征的效果：

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随着网络层数的增加，卷积神经网络对这些局部模式不断地进行组合、抽象，最终学习到高级特征。

## **池化（Pooling）** ##

池化操作是降采样（Subsampling）中的一种；为了描述大的图像，可以对不同位置的特征进行聚合统计；

左图通过池化后得到右图，右图是左图的1/4的大小，能看到特征图参数量降低了，同时保留图像显著特征。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_1_color_FFFFFF_t_70 11][]

池化一般分为最大池化和平均池化。

*  最大池化：采用图像区域上某个特征的最大值，来代替这个图像区域的特征。
 *  平均池化：采用图像区域上某个特征的平均值，来代替这个图像区域的特征。

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采用图像区域上某个特征的平均值或最大值，维度低且有效（不容易过拟合）。

例如：最大池化

在橙色区域，提取最大值5；浅绿色区域提取最大值7；蓝色区域提取最大值4；灰色区域提取最大值8；形成最大池化操作的输出值分别为：5、7、4、8

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**池化作用：**

降低特征图参数量、保留图像显著特征、降低过拟合、扩大感知野和解决图像不变性。

## 全连接层 ##

全连接层可以用来将最后得到的特征映射到线性可分的空间，在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。

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## 特征维度变化 ##

卷积神经网络中的卷积层核池化层会改变输入特征的维度；

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## CNN核心思想——参数共享 ##

同一图像在不同位置、不同角度的旋转、不同大小、不同光照等条件下，都会别识别为同一物体，这一特点称为不变性。

因此可以用参数相同的**卷积核**去扫描整幅图像；这能掘金图像位置不变性的问题；减少计算和内存需求。

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## 优势 ##

卷积神经网络十分合适用于大尺寸图像的学习；

## 经典的卷积神经网络 ##

**LeNet模型**

LeNet-5 输入的二维图像，先经过两次的( 卷积层->池化层 )，再经过全连接层，最后使用softmax分类作为输出层。

![watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzQxMjA0NDY0_size_1_color_FFFFFF_t_70 17][]

LeNet-5 是用于手写体字符识别的卷积神经网络。

输入：32\*32的手写字体图片，这些手写字体包含0~9数字，也就是相当于10个类别的图片

输出：分类结果，0~9之间的一个数

**VGGNet模型**

VGGNet模型是2014年的 ImageNet分类的亚军，物体检测冠军，使用了更小的卷积核（3x3），并且连续多层组合使用。VGG Net 经常被用来提取图像特征。

该模型有多种网络架构，较为常用的是VGG16和VGG19。

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VGG由5层卷积层、3层全连接层、softmax输出层构成，层与层之间使用max-pooling（最大化池）分开，所有隐层的激活单元都采用ReLU函数。

**GoogLeNet模型**

GoogLeNet模型是2014年的ImageNet分类的冠军， GoogleNet提出了一种 Inception结构，该结构可以将不同的卷积层通过并联的方式结合在一起。 Inception历经了1、V2、3、V4等多个版本的发展，不断趋于完善。

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保持网络结构的稀疏性，又能利用密集矩阵的高计算性能。

## 卷积神经网络应用 ##

*  图像分类
 *  目标检测
 *  目标跟踪
 *  语义分割
 *  实例分割

## 参考： ##

1）西安电子科技大学《人工智能导论》课程；

2）北京交通大学《图像处理与机器学习》课程；

3）华为云学院《 AI技术领域课程--深度学习》课程；

4）[http://yann.lecun.com/exdb/lenet/index.html][http_yann.lecun.com_exdb_lenet_index.html]

5）[https://zhuanlan.zhihu.com/p/43143470][https_zhuanlan.zhihu.com_p_43143470]

6）[https://my.oschina.net/u/876354/blog/1632862][https_my.oschina.net_u_876354_blog_1632862]

7）[https://www.cnblogs.com/ai-learning-blogs/p/11110391.html][https_www.cnblogs.com_ai-learning-blogs_p_11110391.html]

8）[https://leonardoaraujosantos.gitbook.io/artificial-inteligence/machine\_learning/deep\_learning/googlenet][https_leonardoaraujosantos.gitbook.io_artificial-inteligence_machine_learning_deep_learning_googlenet]

9）Visualizing and Understanding Convolutional Networks Matthew D. Zeiler and Rob Fergus

**如有错误，欢迎指出；欢迎交流~**

> ***声明：*本篇文章，未经许可，谢绝转载。**

# #

## 温故而知新 ##

[一篇文章“简单”认识《人工神经网络》][Link 1]

**人工神经网络**(Artificial Neural Network, ANN)，由人工神经元构成的网络，模拟人类的大脑；它模拟生物过程以反映人脑某些特征的计算结构。

神经元及其突触是神经网络的基本器件；模拟生物网络首先模拟生物神经元。

[一篇文章“简单”认识《卷积神经网络》][Link 2]

**卷积神经网络**（Convolutional Neural Network, CNN），在计算机视觉中得到了广泛的应用。

卷积神经网络通过**卷积层**与**池化层**的叠加实现对输入数据的特征提取，最后连接全连接层实现分类。

> 卷积神经网络是前馈网络；前馈神经网络是一个静态网络，信息的传递是单向的，网络的输出只依赖于当前的输入，不具备记忆能力。即：处理的数据是一个一个输入的，前后数据没有关系的。实际生活中，很多数据都是有上下文相关性的，这些数据称为序列数据；处理的时候，不能只考虑当前的输入就进行判断，需要考虑前后输入之间的关系。

[一篇文章“简单”认识《循环神经网络》][Link 3]

**循环神经网络**（Recurrent Neural Networks，RNN），是一种反馈网络，模拟“人脑记忆功能”，常用于语言识别、机器翻译、视频分析、生成图像描述等。

RNN能有效处理**序列特性**的数据，它能挖掘数据中的**时序信息**以及**语义信息**。

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[http_yann.lecun.com_exdb_lenet_index.html]: http://yann.lecun.com/exdb/lenet/index.html
[https_zhuanlan.zhihu.com_p_43143470]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/43143470
[https_my.oschina.net_u_876354_blog_1632862]: https://my.oschina.net/u/876354/blog/1632862
[https_www.cnblogs.com_ai-learning-blogs_p_11110391.html]: https://www.cnblogs.com/ai-learning-blogs/p/11110391.html
[https_leonardoaraujosantos.gitbook.io_artificial-inteligence_machine_learning_deep_learning_googlenet]: https://leonardoaraujosantos.gitbook.io/artificial-inteligence/machine_learning/deep_learning/googlenet
[Link 1]: https://blog.csdn.net/qq_41204464/article/details/115420602?spm=1001.2014.3001.5501
[Link 2]: https://blog.csdn.net/qq_41204464/article/details/115451144?spm=1001.2014.3001.5501
[Link 3]: https://blog.csdn.net/qq_41204464/article/details/115532353?spm=1001.2014.3001.5501