深度学习入门（第三天）—

深度学习入门（第三天）——卷积神经网络

news2024/11/27 0:38:55

卷积神经网络应用领域

CV领域发展：

比赛中预测错误率的百分比，每年逐步下降。Human是人类肉眼的识别能力，2016年开始已经远高于人类肉眼死别能力，后面就取消了该方向的比赛了。

检测任务：

分类与检索：

分类：将图片分到对应类别。

检索：找到相似的图片。

还有图片重构、无人驾驶、人脸识别

卷积的作用

卷积网络与传统网络的区别：

输出的数据直接是三维的，还多了深度

整体架构：

输入层、卷积层、池化层、全连接层

这里只有卷积层和池化层我们没有了解过

卷积做了什么事：

比如一个猫的图，眼睛鼻子特征和周围环境特征的重要性明显不一样，需要区别对待。先把图像进行分割（最左边），分割成多个小区域，提取其中一个小区域（第二个5×5×3），蓝色图的右下角3×3矩阵，大字体的值是X的值，而小字体的值是w权重，会不断循环获取最优的w权重和对应的值，并输出右边绿色的14（特征值）。

如果看了不理解，下面的具体计算方法一定能帮助你理解。

卷积的计算方法

input是输入，W0是第一层的权重，W1是第二层的权重，Output是输出

我们以input三个块（RGB三颜色）左上角3×3矩阵值和第二层W1来计算，内积是乘法再相加。

先来第一个（R颜色）左上角3×3：[0,0,0],[0,0,1],[0,0,1] 和权重 [-1,-1,0],[-1,1,0],[-1,1,0]

(0*(-1) + 0*(-1) + 0*0) + (0*(-1) + 0*1 + 1*0) + (0*(-1) + 0*1 + 1*0) = 0 得出R颜色的左上角矩阵的值为0；
第二个（G颜色）左上角3×3矩阵值和第二层W1来计算

(0*1 + 0*(-1) + 0*0) + (0*(-1) + 1*0 + 1*(-1)) + (0*(-1) + 0*0 + 2*0) = -1
第三个（B颜色）左上角3×3矩阵值和第二层W1来计算

((-1)*0 + 0*0 + 1) + (0*1 + 2*0 + 0*1) + (0*0 + 0*(-1) + 0*0) = 0
最后再把三者结果相加并加上bias b1（偏值b）

0 + (-1) + 0 + 0 = -1

这级得到了output（0[:,:,1]）中左上角的结果 -1。

卷积层的参数

卷积层涉及参数：滑动窗口步长、卷积核尺寸、边缘填充、卷积核个数

步长（移动多少个单元格）：
- 步长为1的卷积：
  
  移动一个步长，得到红色绿色特征值，移动的步长越小，特征值越多
- 步长为2的卷积：
  
  移动两个步长，得到特征值越少
- 一般图像识别的用步长为1的，
卷积核尺寸：选择区域的大小，如上面是3×3的矩阵，可以选择4×4、5×5的，核尺寸越小，越细粒度提取，特征越多。
边缘填充：

+pad表示+1边缘，原本数据只有蓝色背景的部分（中间部分），而周围都是边缘增加的0，为什么这么做，滑动窗口时，边缘数据点明显滑动少，中间多，那能说明中间的就重要吗，为了使边缘的数据点也滑动多几次，就增加了这个边缘填充。文本分类中，有的文本有100个字，有的120字，不同长度无法训练，所以也会对其填充20个字，变成同样120的长度。
卷积核个数：最终计算的结果，要得到多少个特征图，个数多少，特征图多少。
卷积参数共享：即input使用的W部分的参数是共享的，卷积网络比之前的全连接大大减少了参数，不再需要每个对应的W。

池化层的作用

将原始input的所有数据，进行压缩

减少长宽以减少数据量的体积。

最大池化MAX POOLING：

如上图，从可选中，选出最大的值。为什么选择最大的值，因为前面是有权重W相乘的，还记得前面的W0和W1吗，如果计算完成得到的结果最大，那说明该结果是最重要的，所以这里选最大的，即挑最重要的。
体积也从上图的2×2矩阵变成4×4的矩阵
除了最大池化还有平均池化，不过平均池化基本没人用，既然有最好的结果，就应该拿最好的。
池化层没有结果任何计算，只是选最大的