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标题: 深度学习之感性理解-卷积神经网络 [打印本页]

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作者: 1047521767    时间: 2021-11-25 21:46
标题: 深度学习之感性理解-卷积神经网络
                                                深度学习之感性理解-卷积神经网络
是什么
: w  b" @/ q+ G# o$ U4 M6 f' m! h- a干嘛的
卷积核
池化层
" d9 ^8 a9 M: c8 I& t5 f4 _是什么
& F9 ^! [( x6 N) h8 R前面我们介绍的神经网络称为全连接神经网络，因为前一层每个神经元的输出都作为下一层每个神经元的输入。卷积神经网络恰恰相反，不需要全连接，只有部分前一层输出做为后一层的输入。可以简单理解为有一张6X6像素的图片，还有一个3X3的窗口，然后进行从左到右，从上到下一格一格的移动，每次计算窗口里的值和对应图片值的乘积和作为新的像素点，放在一个新的图片里。
                     
' N) ]6 |' `$ d1 ?  `8 o2 Q0 l如果将图片作为输入，窗口作为参数，对应的就是这种稀疏连接，共享参数的结构。

干嘛的
这样的连接方式虽然非常全面，不会漏掉任何一个神经元的作用，但是缺点也明显，这种连接使得参数过多，训练时间就会变长，比如处理大图片，像素个数可能有几百万维，参数数量太过庞大，导致训练时间过长，于是有大神提出了卷积神经网络（CNN）。
6 d, e$ D% T( Y; ?: M
' }) \- ]* E# H' K# C5 d" g. d卷积神经网络至少有一个卷积层，可以用来提取特征，也就是把图片抽象化，这样就可以减少一定的信息量，参数自然就少了，同时卷积层通过共享参数的方式工作，也可以减少参数。举个例子，如果我们要识别一只猫，如果用全连接的方式可能就会描述成，一只有黄色的大耳朵蓝眼睛身体肥大的波斯猫。但是通过卷积神经网络的卷积层后，会描述成一只猫，这样就提高了通用性，只描述了抽象的特征。
* \  g. j1 d. J  |
5 W4 R$ k( h* }4 ]& \0 f5 g3 a比如如果我要想学习交通灯的特征，交通灯只在图片里的某一部分，并非全部，如果我把像素点一个个的观察过去，是不是有点浪费，能不能用个大的窗口，直接把交通灯给捕捉出来呢，这也是用CNN的一个特点。
3 @+ D1 L8 P. h. }

5 H5 Z+ L4 a; S; Z% l3 E卷积核
7 F4 ?) s1 P5 v6 e# S1 H就是上面所说的窗口，可以简单的理解为提取相应特征的参数，把高纬度的映射到低纬度，是一种有损压缩，他的表达式也可以看成
. x! O7 i2 O) x) Y3 \: ly=wx+b


8 n0 y$ E4 X' `* D池化层

一种处理层，类似卷积层，又进行了一次特征提取，减少下一层数据的处理量，进一步获取更为抽象的信息。主要分为最大池化和平均池化，即取窗口中最大的或者取平均数放入新图片里。

( W0 E" J1 P- z  v2 S8 u- X
好了，今天就到这里了，希望对学习理解有帮助，大神看见勿喷，仅为自己的学习理解，能力有限，请多包涵，图片均来自网络，侵删。有问题加我QQ数学中国浅夏3243710560
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