文章目录

• 一、卷积神经网络（CNN）
• • 1.1 Image Classification
  • • 1.1.1 CNN的第一种解释
    • 1.1.2CNN的第二种解释
    • 1.1.3 两种方法的比较
  • 1.2 池化层（pooling）

一、卷积神经网络（CNN）

CNN是专门被设计在影像上的，如图像分类

1.1 Image Classification

当我们对图像进行分类的时候，图像的大小可能是不一样的，所以我们把他们的形状变得一样再丢尽=进网络中进行训练。而对图像的表示方法，我们可以用独热向量（One-Hat-vector）表示:[0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 …]向量的长度取决于图像种类的数量，最终结果经过softmax后变成概率分布，概率最大为最终结果。
对于一张彩色图片，有三个通道（channels），我们可以把他看成由一个三维的Tensor组成，而当图像输入时，我们常常是将tensor拉直直接作为网络的输入：

上面可以简单计算输入一共有100 * 100 * 3个，当是进入全连接网络是，因为每一个神经元与每一个输入都要有一个weight，假如第一层有1000个神经元，那么第一层总共需要1000 * 100 * 100 * 3个权重参数，数量十分具大！
参数越多，虽然会使网络的弹性越大，但也可能会导致过拟合，影响预测结果。我们可以看出全连接网络并不是很适合做影片识别，因为他每一个神经元都将图片的全部点都看过一遍，存在大量的重合部分，对于图片而言，其实他是有某一部分就能决定这张图片的种类，所以很多神经元是多余的。

1.1.1 CNN的第一种解释

我们让一个神经元只看图片的一部分特征

如上述图片的神经元只看3 * 3 * 3部分的特征，而这个区域叫做Receptive field（感受野），而这样的话神经元只需要3 * 3 * 3个weight参数，参数量减少很多。而Receptive field是可以重叠的
因为图片的所有调整我们都会看，所以只要关心感受野的高和宽进行，深度不用理，我们一般用kernel size（卷积核）去表示感受野，且我们是有一组的神经元去关照这个感受野的
看完这个范围之后，我们要移动到下一个范围，但要移动多少呢，这由stride参数决定，一般来说取1，2
当我们继续移动使，到后面就会遇到一个问题，就是感受野超过了图像的范围，我们会用padding的补值方法，以此下去，在看完横向之后，又会继续往垂直方向看
补充：虽然笔记做得是理论知识的记录，但也要回到操作上，卷积神经网络的方法是
nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride, padding)
in_channels表示输入通道
out_channels表示输出通道
kernel_size表示卷积核大小，用f表示
stride表示步长，用s表示
padding表示填充的数目，注意一般填充时是整一个图片周围的填充，而不是某一维的填充，大小用p表示
首先做实验我们知道当padding为零的时候，图像在经过卷积神经网络之后是变小的，而如果我们能使padding的值合适，图像的大小是不变的。这就涉及到p的计算和输出图像维度n的计算，如以下公式：
p = (f - 1) // 2
n’ = [(n + 2p - f) // s] + 1
接下来再看看参数共享问题，我们知道感受野是由一系列的神经元来控制的，但也有一个问题是，因为生物是有共性的，比如说鸟都有嘴，如果我们在找每一张图片的鸟嘴时，都要一组不同的参数，那这样参数太多了，因为机器是在做着相同的事情，所以我们可以使在特定感受野不同的神经元的weight参数是一样的
因为输入不一样，所以他们的输出自然也不一样。CNN的第一种解释可以这样简单的描述

1.1.2CNN的第二种解释

对于卷积神经网络，就是按照卷积核的大小在图像中抓取部分的图案然后进行分析
那又是如何抓取，首先卷积核是一个个的tensor，而他的数值是通过学习而来的，然后放到图像上，与对应的值做内积得到一个值
然后卷积核会按照stride的长度往左右上下移动，全部做内积，最终得到一个新的图像Tensor，最后再用每一个卷积核做相同的过程，得到一个特征图
我们可以得到的特征图看作一张新的图片，假如说有64个卷积核，那么新图片就有64个通道。我们用卷积核扫过整张图片的过程就是卷积（Convolution），对应的层叫做卷积层

1.1.3 两种方法的比较

1.2 池化层（pooling）

当我们把一张大的图片缩小，但是不会影响图片的性质，这就是pooling所能做的事情pooling中没有参数，他的行为是固定好的，类似激活函数，破零有许多种如：Min pooling、Mean pooling、Max poolingd等，这里记录Maxpooling
我们前面说过当经过卷积之后会产生新的tensor，我们再把得到的tensor分成分成许多的组
Max pooling做的事情就是取出最大值，然后由这些值组成新的tensor，这样就可以达到缩小图片的效果

我们一般在做完卷积之后通常会搭配pooling，或者说我们一般会交替使用convolution和pooling

对于整个的CNN神经网络结果大概是下面这样，同时，在昨晚做完卷积之后，我们会加上几层的全连接层，经过softmax得到最终结果

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来源： https://blog.csdn.net/weixin_53598445/article/details/120462676