小白眼中的卷积神经网络(CNN)

news2024/9/21 0:51:28

相信和笔者一样爱技术对AI兴趣浓厚的小伙伴们，一定对卷积神经网络并不陌生，也一定曾经对如此“高级”的名字困惑良久。今天让我们一起回顾/学习这玩意到底是什么和为什么呢。

引言

说起CNN，必然会首先想到的是CV吧，而边缘检测可谓是CV中家喻户晓的一种应用场景。以原始图片尺寸为6x6为例，如下图所示，其左半部分是像素值较大，是明亮区域；右半部分像素值较小，为深度区域。中间的分界线即就是要检测的边缘。

那么怎么检测边缘呢？ 此时滤波器filter（也叫kernel）出场了，如下图所示，kernel尺寸为3x3。

滤波器filter滑过输入图片，在每个区域处稍做停留，对应元素相乘再相加计算，之后再向其它区域滑动继续计算，直到滑动至原图片的最后一个区域为止。这个过程即为卷积。

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由上图可以看出，输出结果的中间颜色浅，两边颜色深，说明原图的边界已反应出来。因此可以总结出，边缘检测就是通过输入图片与相应滤波器进行卷积运算得以识别。

另外，这里的滑动还涉及到一个基本概念，步长stride，上述示例中，是以stride为1说明，每次滑动一格，共停留了8x8个区域，所以最终输出结果是8x8矩阵。

卷积神经网络CNN

经过上面边缘检测这一具体的目标检测场景的分析，我们也就不难理解，CNN(Convolutional neural network)就是通过各种各样的滤波器filter不断提取图片特征，从局部到整体，进而识别目标。

而在神经网络中，这些filter中的每个数字，就是参数，可通过大量数据训练得到(即深度学习的过程)。

CNN中的基本概念

Padding

如上所述边缘检测的例子中，可以看到，原图片尺寸是10x10，经过filter之后是8x8。如果再做一次卷积运算就是6x6…这样的话会有两个缺点：

每次做卷积操作，输出图片尺寸缩小
角落或边缘区域的像素点在输出中采用较少，因此容易丢掉图像边缘位置的许多信息。

如下图中左上角红色阴影只被一个输出触碰到，而中间的像素点(紫色方框标记)会有许多3x3的区域与之重叠。所以，角落或边缘区域的像素点在输出中采用较少，容易丢掉图像边缘位置的许多信息。

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为了解决这一问题，我们通常采用Padding的方法，在卷积操作之前，先给原图片边缘填充一层像素，
例如，将10x10的图像即可填充为12x12的大小，卷积之后的图片尺寸为8x8，和原始图片一样大，这样便使得原图的边缘区域像素点也可以多次被采用。

选择填充多少像素，通常有两种选择：

Same卷积：即如上所述，填充再卷积之后的图片大小与原图片一致。
Valid卷积：不进行填充操作，直接卷积。

stride

stride的概念在引言中有提到过，表示过滤器filter在原图片中水平方向和竖直方向每次滑动的长度，也叫步进长度。

假设s表示stride长度，p表示padding长度，原图片尺寸是nxn，过滤器filter尺寸是fxf，则卷积后的图片尺寸为：

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pooling池化

pooling在CNN中的作用是减小尺寸，提高运算速度，减小参数数量，防止模型过拟合，让各个特征更具有健壮性。常见的pooling做法有如下两种：

Max pooling

即在滤波器filter滑动区域内取最大值，而无需卷积运算。数字大意味着可能探测到了某些特定的特征，忽略了其它值，降低了噪声影响，提高了模型健壮性。并且，Max pooling需要的超参数仅为滤波器尺寸f和stride长度s，无需要训练其它参数，计算量较小。

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Average pooling

即在滤波器filter滑动区域内求平均值。

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3通道图片卷积

CV中我们通常要面对的都是彩色图像，包括RGB三个通道。同时，3通道RGB图片对应的滤波器算子也是3通道。

例如10x10的RGB图片，维度就是(10x10x3)，分别表示图片的高度(height)、宽度(width)和通道数(channel)。

卷积运算过程

3通道图片的卷积运算与单通道图片的卷积运算基本一致，其过程是将每个单通道(R,G,B)分别与其对应的filter进行卷积运算。如下图所示，以过滤器filter位于原图片左上角为例，过滤器filter有27个参数(3x3x3)。分别取原图6x6x3中红、绿、蓝通道的9个数，与黄色过滤器filter覆盖的对应27个数相乘，得到27个数，再将其相加，即可得到4x4矩阵中左上角的数字，以此类推。

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另外如果使用多个不同的滤波器，则卷积运算会分别输出一个4x4矩阵，二者堆叠在一起，即输出4x4x2的立方体。如下图所示。

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CNN的整体结构

卷积神经网络CNN由输入层、卷积层、Relu、池化层和全连接层组成。如下图所示是一个卷积网络示例，卷积层是卷积网络的第一层，其后跟着其它卷积层或池化层，最后一层是全连接层。
越往后的层识别图像越大的部分，较早的层通常专注于简单的特征(例如颜色和边缘等)。随着图像数据在CNN中各层中前进，它开始识别物体的较大元素或形状，直到最终识别出预期的物体。

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其中，

卷积层：由滤波器filters和激活函数构成，属于CNN的核心层，主要作用是提取样本特征。它由输入数据、filter(或卷积核)和特征图组成。若输入数据是RGB图像，则意味着输入将具有三个维度——高度、宽度和深度。filter的本质是一个二维权重矩阵，它将在图像的感受野中移动，检查特征是否存在。卷积的运算过程如上所述。卷积层一般要设置的超参数包括过滤器filters的数量、步长stride以及Padding的方式(valid or same)以及激活函数等。
池化层：(可参见上文所述) 本质即就是下采样(Downsampling)，利用图像局部相关性原理，对图像进行子抽样，在保留有用信息的前提下减小数据处理量，具有一定的防止模型过拟合作用。
全连接层：该层的每一个结点与上一层的所有结点相连，用于将前边提取到的特征综合在一起。通常，全连接层的参数是最多的。