深度学习中的卷积神经网络

Posted 2023-04-02 心随而动

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目录

​编辑卷积神经网络基本结构

​编辑卷积层

​编辑池化层

​编辑全连层

​编辑Softmax激活函数

​编辑交叉熵损失

​编辑AlexNet详解

​编辑卷积神经网络的优点

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2012年，AlexNet横空出世，卷积神经网络从此火遍大江南北。此后无数人开始研究，卷积神经网络终于在图像识别领域超过人类，那么卷积神经网络有什么神奇？下面我们来了解了解。

卷积神经网络基本结构

与最早的神经网络不同，除了全连接之外，卷积神经网络加入了卷积层和池化层。卷积层和我们在传统计算机视觉中的卷积极为相似，而池化层主要用于减少参数的数量，防止过拟合。 

卷积层

卷积层，英文名convolution layer，卷积层是卷积神经网络的核心，每个卷积层由多个卷积核组成。当输入图像经过卷积核时，每个通道的图像会与每个卷积核进行卷积操作。

 输入图片经过卷积层后变为多通道输出。具体操作如下图：

下面这张图片可能更加清楚：

 

一般的情况下，如果输入图像的大小为n1*n2,卷积核的大小为m1*m2,(mi<ni).卷积后，卷积核水平滑动距离为s1，竖直滑动距离为s2，则输出图像大小为k1*k2,

这里需要注意的是，当卷积核滑动到 图片末尾时，当剩余的像素数量不够一次滑动时，会自动忽略剩余的像素。由于这种卷积方式会忽略边缘的像素（边缘的像素只计算一次，而中心的像素被计算多次），所以有了第二种卷积方式，我们称之为填充（padding），很简单，在边缘之外加入像素值为0的行和列。这样，新的像素值为0的行和列变为新的边缘，而旧的边缘则变为内部的像素，从而可以被计算多次。

 padding操作卷积后特征大小为：

Floor表示向下取整，p1和p2表示padding补充单列0的行和列。

最后，如果卷积核的数量为n，则输出特征图片共有n个通道。如果输入图像通道数为c，则每个卷积核的通道数为c，卷积层的参数个数为：每个卷积核大小×c×n。

池化层

池化层，英文名（pooling layer），将图片分成一个一个池子，每个池子输出一个值。池化层可以扩大或者缩小图像的大小，而且还能保证图片的像素不发生变化。常用的池化层：

经过平均池化;

经过最大池化

假设池化层的参数为m1*m2,输入图像大小为n1*n2,则输出图像大小为 ,输入图像和输出图像的通道相同。池化层也有stride和padding操作，同卷积层的操作规则一样。

全连层

全连接层与最早的人工神经网络的线性层一样。但是，图象是二维的，我们常用的全连接层是一维的，所以我们想要将其“压扁”为一维：

全连接层的作用相当于对输入向量左乘矩阵，假设输入向量为x，全连接层对应矩阵为W，输出为'x'：

Softmax激活函数

在卷积神经网络的最后一层，激活函数与之前每一层的的激活函数不同。由于最后一层要作为分类的结果，我们希望输出结果（一维向量的值）为各分类的概率，那么概率最大的那个分类就是我们得到的预测结果。例如输出为[0.2,0.3,0.4,0.1,0.1],那么我们就以第三类为预测结果。

如何使输出的结果为概率值？这里就需要用到Softmax激活函数。为了使得输出结果为概率值，首先我们需要将每一个值限制在0~1.其次是需要一个向量所有值的和为1，最后函数应该为单调递增的函数。所以我们选用归一化的指数函数作为激活函数式：

交叉熵损失

最后，我们使用交叉熵损失作为损失函数，主要是因为这种损失使得我们一开始的训练速度很快。交叉熵的概念从熵的概念引申而来，所以计算公式非常相似。假设我们的输出直播为X=[x1,x2,x3,x4,x5,,,,xn],标签为Y=[y1,y2,y3,,,yn]，则损失函数的值为：

AlexNet详解

我们现在来解析一下AlexNet的结构。首先输入图像大小为227x227x3.

第一层为卷积层，卷积核大小为11x11，共96个卷积核，由两个GPU分别训练，滑动步长为4，激活函数为ReLU，所以输出图像的特征大小为55x55x96.

第二层为池化层，核大小为3x3，每次滑动步长为2，所以图片大小为27x27x96（（55-3）/2+1）

第三层为卷积层，卷积核大小为5x5，共256个卷积核，每次滑动步长为1，对图像做两个像素的填充，激活函数为ReLU，所以输出特征图为27x27x256(其中27+2x2-5+1).

第四层为池化层，核大小为3x3，每次滑动步长为2，所以输出图像大小为13x13x256（（27-3）/2+1）。

第五层为卷积层，卷积核大小为3x3，共384个卷积核，每次滑动步长为1，对图像做一个像素的填充，激活函数为ReLU，所以输出特征图为13x13x384(其中13+1x2-3+1=13).

第六层为卷积层，卷积核大小为3x3，共384个卷积核，每次滑动步长为1，对图像做一个像素的填充，激活函数为ReLU，所以输出特征图为13x13x384(其中13+1x2-3+1=13).

第七层为卷积层，卷积核大小为3x3，共256个卷积核，每次滑动步长为1，对图像做一个像素的填充，激活函数为ReLU，所以输出特征图为13x13x256(其中13+1x2-3+1=13).

第四层为池化层，核大小为3x3，每次滑动步长为2，所以输出图像大小为6x6x256（（13-3）/2+1=6）.

之后将特征图重构为至一维：9216x1.

第九层为全连接层，输出为4096x1,激活函数为ReLU。

第十层为Dropout层，神经元激活的概率为0.5.

第十一层为全连接层，输出为4096x1,激活函数为ReLU。

第十二层为Droupout层，神经元激活的概率为0.5.

第十三层，也是最后一层为全连接层，输出为1000x1，激活函数为Softmax。

最后使用交叉熵损失进行多分类训练。

前面说了，图像最好是227x227大小，这是因为经过所有的处理，他们的除都是整数，比较方便处理，所以最好设定为227x227x3大小。

总共的参数个数就为：62367776（59.5M）。

卷积神经网络的优点

卷积神经网络现在比全连接神经网络更获得原因：

第一，减少了网络参数，例如大小为28x28x3的图像，经过3x3x32的卷积层，输出为28x28x32的特征图，卷积层的参数为3x3x3x32=864，而如果使用一个全连接层，参数数量为28x28x3x28x28x32=59006976，大了几个数量级，由于减少了网络参数，大大减少了过拟合的可能，从而增加了网络的准确率。

第二，保留了局部特征，由于卷积层比起全连接层更注重局部特征，更能对较小的物体进行识别，而图像中的物体往往占整个图像的比例不高，所以物体的局部特征更重要。

 第三，卷积层具有平移不变性。就是说，相同的两个图片，无论卷积层怎么移动，他们的输出值是一样的，不会变。

好了，本节内容就到此结束了，下一节我们学习Tensorflow深度学习，拜拜了你嘞！

14 深度学习-卷积

1.简述人工智能、机器学习和深度学习三者的联系与区别。

解析：人工智能是机器诠释的人类智能，是机器学习和深度学习后想实现的结果和目的，机器学习是实现人工智能的方法，深度学习是机器学习算法中的一种算法，一种实现机器学习的技术和学习方法。

 

2. 全连接神经网络与卷积神经网络的联系与区别。

解析：卷积神经网络也是通过一层一层的节点组织起来的。和全连接神经网络一样，卷积神经网络中的每一个节点就是一个神经元。在全连接神经网络中，每相邻两层之间的节点都有边相连，于是会将每一层的全连接层中的节点组织成一列，这样方便显示连接结构。而对于卷积神经网络，相邻两层之间只有部分节点相连，为了展示每一层神经元的维度，一般会将每一层卷积层的节点组织成一个三维矩阵。

由于卷积神经网络使用权重共享，使用较少的参数，这使得卷积神经网络网络结构一般层数比较多，这是全连接网络无法具有的特性。

3.理解卷积计算。

以digit0为例，进行手工演算。

 

 

from sklearn.datasets import load_digits #小数据集8*8

digits = load_digits()

4.理解卷积如何提取图像特征。

读取一个图像；

以下矩阵为卷积核进行卷积操作；

显示卷积之后的图像，观察提取到什么特征。

 

1	0	-1
1	0	-1
1	0	-1

 

1	1	1
0	0	0
-1	-1	-1

 

-1	-1	-1
-1	8	-1
-1	-1	-1

 

卷积API

scipy.signal.convolve2d

tf.keras.layers.Conv2D

from sklearn.datasets import load_digits #小数据集8*8
import numpy as np
# digits = load_digits()
# digits.data[0]
from PIL import Image
from pylab import *
from scipy.signal import convolve2d
k=np.array([[-1,0,1],[-2,0,2],[-1,0,1]])

im = array(Image.open("D:/image.jpg").convert(‘L‘))
imshow(im)
cat0=convolve2d(im,k,boundary=‘symm‘,mode=‘same‘)
imshow(cat0)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

5. 安装Tensorflow,keras