卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如何理解深度學(xué)習(xí)中的卷積

來源：整理時間：2023-09-06 12:19:14 編輯：智能門戶手機版

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1，如何理解深度學(xué)習(xí)中的卷積
2，假設(shè)面試官什么都不懂詳細解釋cnn的原理
3，什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么它們很重要
4，全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的crop層有什么用處以及是如何實現(xiàn)的
5，如何更好的理解分析深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
6，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每層提取的特征是什么樣的

1，如何理解深度學(xué)習(xí)中的卷積

深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示?！　《鄬由窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)是指單計算層感知器只能解決線性可分問題，而大量的分類問題是線性不可分的。克服單計算層感知器這一局限性的有效辦法是，在輸入層與輸出層之間引入隱層（隱層個數(shù)可以大于或等于1）作為輸入模式“的內(nèi)部表示”　，單計算層感知器變成多（計算）層感知器?！　⊙a充：　　深度學(xué)習(xí)的概念由Hinton等人于2006年提出?；谏钚哦染W(wǎng)(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深層結(jié)構(gòu)。此外Lecun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個真正多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，它利用空間相對關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓(xùn)練性能?！　∩疃葘W(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。

如何理解深度學(xué)習(xí)中的卷積

2，假設(shè)面試官什么都不懂詳細解釋cnn的原理

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年發(fā)展起來，并引起廣泛重視的一種高效識別方法。20世紀60年代，Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用于局部敏感和方向選擇的神經(jīng)元時發(fā)現(xiàn)其獨特的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以有效地降低反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，繼而提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks-簡稱CNN）。CNN主要用來識別位移、縮放及其他形式扭曲不變性的二維圖形。由于CNN的特征檢測層通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)，所以在使用CNN時，避免了顯示的特征抽取，而隱式地從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中進行學(xué)習(xí)；再者由于同一特征映射面上的神經(jīng)元權(quán)值相同，所以網(wǎng)絡(luò)可以并行學(xué)習(xí)，這也是卷積網(wǎng)絡(luò)相對于神經(jīng)元彼此相連網(wǎng)絡(luò)的一大優(yōu)勢。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其局部權(quán)值共享的特殊結(jié)構(gòu)在語音識別和圖像處理方面有著獨特的優(yōu)越性，其布局更接近于實際的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，權(quán)值共享降低了網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，特別是多維輸入向量的圖像可以直接輸入網(wǎng)絡(luò)這一特點避免了特征提取和分類過程中數(shù)據(jù)重建的復(fù)雜度。

我是來看評論的

假設(shè)面試官什么都不懂詳細解釋cnn的原理

3，什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么它們很重要

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network,CNN）是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的人工神經(jīng)元可以響應(yīng)一部分覆蓋范圍內(nèi)的周圍單元，對于大型圖像處理有出色表現(xiàn)。[1] 它包括卷積層(alternating convolutional layer)和池層(pooling layer)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年發(fā)展起來，并引起廣泛重視的一種高效識別方法。20世紀60年代，Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用于局部敏感和方向選擇的神經(jīng)元時發(fā)現(xiàn)其獨特的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以有效地降低反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，繼而提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks-簡稱CNN）。現(xiàn)在，CNN已經(jīng)成為眾多科學(xué)領(lǐng)域的研究熱點之一，特別是在模式分類領(lǐng)域，由于該網(wǎng)絡(luò)避免了對圖像的復(fù)雜前期預(yù)處理，可以直接輸入原始圖像，因而得到了更為廣泛的應(yīng)用。 K.Fukushima在1980年提出的新識別機是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一個實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。隨后，更多的科研工作者對該網(wǎng)絡(luò)進行了改進。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改進認知機”，該方法綜合了各種改進方法的優(yōu)點并避免了耗時的誤差反向傳播。

什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么它們很重要

4，全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的crop層有什么用處以及是如何實現(xiàn)的

1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network,CNN）是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的人工神經(jīng)元可以響應(yīng)一部分覆蓋范圍內(nèi)的周圍單元，對于大型圖像處理有出色表現(xiàn)。[1] 它包括卷積層(alternating convolutional layer)和池層(pooling layer)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年發(fā)展起來，并引起廣泛重視的一種高效識別方法。20世紀60年代，Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用于局部敏感和方向選擇的神經(jīng)元時發(fā)現(xiàn)其獨特的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以有效地降低反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，繼而提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks-簡稱CNN）?，F(xiàn)在，CNN已經(jīng)成為眾多科學(xué)領(lǐng)域的研究熱點之一，特別是在模式分類領(lǐng)域，由于該網(wǎng)絡(luò)避免了對圖像的復(fù)雜前期預(yù)處理，可以直接輸入原始圖像，因而得到了更為廣泛的應(yīng)用。 K.Fukushima在1980年提出的新識別機是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一個實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。隨后，更多的科研工作者對該網(wǎng)絡(luò)進行了改進。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改進認知機”，該方法綜合了各種改進方法的優(yōu)點并避免了耗時的誤差反向傳播。

5，如何更好的理解分析深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

用局部連接而不是全連接，同時權(quán)值共享。局部連接的概念參考局部感受域，即某個視神經(jīng)元僅考慮某一個小區(qū)域的視覺輸入，因此相比普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全連接層（下一層的某一個神經(jīng)元需要與前一層的所有節(jié)點連接），卷積網(wǎng)絡(luò)的某一個卷積層的所有節(jié)點只負責(zé)前層輸入的某一個區(qū)域（比如某個3*3的方塊）。這樣一來需要訓(xùn)練的權(quán)值數(shù)相比全連接而言會大大減少，進而減小對樣本空間大小的需求。權(quán)值共享的概念就是，某一隱藏層的所有神經(jīng)元共用一組權(quán)值。這兩個概念對應(yīng)卷積層的話，恰好就是某個固定的卷積核。卷積核在圖像上滑動時每處在一個位置分別對應(yīng)一個“局部連接”的神經(jīng)元，同時因為“權(quán)值共享”的緣故，這些神經(jīng)元的參數(shù)一致，正好對應(yīng)同一個卷積核。順便補充下，不同卷積核對應(yīng)不同的特征，比如不同方向的邊（edge）就會分別對應(yīng)不同的卷積核。激活函數(shù)f(x)用ReLU的話避免了x過大梯度趨于0（比如用sigmoid）而影響訓(xùn)練的權(quán)值的情況（即Gradient Vanishing）。同時結(jié)果會更稀疏一些。池化之后（例如保留鄰域內(nèi)最大或采納平均以舍棄一些信息）一定程度也壓制了過擬合的情況。綜述總體來說就是重復(fù)卷積-relu 來提取特征，進行池化之后再作更深層的特征提取，實質(zhì)上深層卷積網(wǎng)絡(luò)的主要作用在于特征提取。最后一層直接用softmax來分類（獲得一個介于0~1的值表達輸入屬于這一類別的概率）。

6，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每層提取的特征是什么樣的

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，每層由多個二維平面組成，而每個平面由多個獨立神經(jīng)元組成?！　D：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念示范：輸入圖像通過和三個可訓(xùn)練的濾波器和可加偏置進行卷積，濾波過程如圖一，卷積后在c1層產(chǎn)生三個特征映射圖，然后特征映射圖中每組的四個像素再進行求和，加權(quán)值，加偏置，通過一個sigmoid函數(shù)得到三個s2層的特征映射圖。這些映射圖再進過濾波得到c3層。這個層級結(jié)構(gòu)再和s2一樣產(chǎn)生s4。最終，這些像素值被光柵化，并連接成一個向量輸入到傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到輸出。　　一般地，c層為特征提取層，每個神經(jīng)元的輸入與前一層的局部感受野相連，并提取該局部的特征，一旦該局部特征被提取后，它與其他特征間的位置關(guān)系也隨之確定下來；s層是特征映射層，網(wǎng)絡(luò)的每個計算層由多個特征映射組成，每個特征映射為一個平面，平面上所有神經(jīng)元的權(quán)值相等。特征映射結(jié)構(gòu)采用影響函數(shù)核小的sigmoid函數(shù)作為卷積網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)，使得特征映射具有位移不變性。　　此外，由于一個映射面上的神經(jīng)元共享權(quán)值，因而減少了網(wǎng)絡(luò)自由參數(shù)的個數(shù)，降低了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)選擇的復(fù)雜度。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每一個特征提取層（c-層）都緊跟著一個用來求局部平均與二次提取的計算層（s-層），這種特有的兩次特征提取結(jié)構(gòu)使網(wǎng)絡(luò)在識別時對輸入樣本有較高的畸變?nèi)萑棠芰Α?/section>

可以啊，但是沒必要，卷積網(wǎng)本身就能夠自動智能的提取特征，你只要設(shè)計好網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，每個卷積提取多少個特征就行了。

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如何理解深度學(xué)習(xí)中的卷積

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1，如何理解深度學(xué)習(xí)中的卷積

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4，全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的crop層有什么用處以及是如何實現(xiàn)的

5，如何更好的理解分析深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

6，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)每層提取的特征是什么樣的

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4，全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的crop層有什么用處以及是如何實現(xiàn)的

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