深度学习入门（四）：卷积神经网络_零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络

学习资料来源：零基础入门深度学习(4) - 卷积神经网络

         卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN），是一种适用于语音识别、图像识别任务的神经网络结构，比如谷歌的GoogleNet、微软的ResNet等。

一、激活函数——Relu

Relu函数的定义是：f(x)=max(0,x)，优势有速度快、减轻梯度消失问题及稀疏性等，图像如下图所示： 

 二、全连接网络 VS 卷积网络

三、卷积神经网络

3.1 卷积神经网络的结构

        一个卷积神经网络由若干卷积层（卷积层的Filter数是一个超参数）、Pooling层、全连接层组成。 常用架构模式为：

INPUT  ->  [ [CONV]*N  ->  POOL?]*M  ->  [FC]*K

 三维的层结构：

        卷积神经网络每层的神经元是按照三维排列的，有宽度、高度和深度。

3.2 卷积神经网络输出值的计算

        卷积后的Feature Map大小和图像大小、步幅是有关系的。满足以下关系：

 其中，W2是卷积后Feature Map的宽度，W1是卷积前图像的宽度，F是filter的宽度，P是Zero Padding（指在原始图像周围补几圈0）数量，S是步幅，H2是卷积后Feature Map的高度，H1是卷积前图像的宽度。

 3.3 Pooling层输出值的计算

        Pooling层主要的作用是下采样，通过去掉Feature Map中不重要的样本，进一步减少参数数量。常用的是Max Pooling，即在n*n的样本中取最大值作为采样后的样本值。

3.4 卷积神经网络的训练

推导详见参考资料。

3.5 卷积神经网络的实现

详见参考资料。