卷积神经网络_卷积 filters

通过设计不同的filter（kernel），让它去跟图片做卷积，就可以识别出图片中的某些特征，如检测边界。

CNN，即卷积神经网络，主要就是通过一个个的filter，不断提取特征，从局部的特征到总体的特征，从而进行图像识别等等功能。

padding填白，因为图像在filter卷积之后会变小，从而可以通过提前补一圈空白的方法使卷积后图像大小不变，我们把上面这种“让卷积之后的大小不变”的padding方式，称为 “Same”方式， 把不经过任何填白的，称为 “Valid”方式。这个是我们在使用一些框架的时候，需要设置的超参数。

stride步长，前面我们所介绍的卷积，都是默认步长是1，但实际上，我们可以设置步长为其他的值。

pooling池化，pooling，是为了提取一定区域的主要特征，并减少参数数量，防止模型过拟合。 比如下面的MaxPooling，采用了一个2×2的窗口，并取stride=2：

对多通道图片的卷积：

当输入图片是三维时，如(8,8,3)，这个时候，我们的filter的维度就要变成(3,3,3)了，它的 最后一维要跟输入的channel维度一致。 这个时候的卷积，是三个channel的所有元素对应相乘后求和因此，输出的维度并不会变化。还是(6,6)。

但是，一般情况下，我们会 使用多了filters同时卷积，比如，如果我们同时使用4个filter的话，那么 输出的维度则会变为(6,6,4)。

我特地画了下面这个图，来展示上面的过程：

用我们前面学过的神经网络的符号来看待CNN的话，

• 我们的输入图片就是X，shape=(8,8,3);
• 4个filters其实就是第一层神金网络的参数W1,，shape=(3,3,3,4),这个4是指有4个filters;
• 我们的输出，就是Z1，shape=(6,6,4);
• 后面其实还应该有一个激活函数，比如relu，经过激活后，Z1变为A1，shape=(6,6,4）

一个CNN有三种层组成：
1.卷积层：由滤波器filters和激活函数构成。 一般要设置的超参数包括filters的数量、大小、步长，以及padding是“valid”还是“same”。当然，还包括选择什么激活函数。

2.池化层：这里里面没有参数需要我们学习，因为这里里面的参数都是我们设置好了，要么是Maxpooling，要么是Averagepooling。 需要指定的超参数，包括是Max还是average，窗口大小以及步长。 通常，我们使用的比较多的是Maxpooling,而且一般取大小为(2,2)步长为2的filter，这样，经过pooling之后，输入的长宽都会缩小2倍，channels不变。

3.全连接层：就是我们之前学的神经网络中的那种最普通的层，就是一排神经元。因为这一层是每一个单元都和前一层的每一个单元相连接，所以称之为“全连接”。 这里要指定的超参数，无非就是神经元的数量，以及激活函数。

 卷积神经网络的优点：
1.参数共享机制：有几个单元就几个参数。

2.连接的稀疏性：由卷积的操作可知，输出图像中的任何一个单元，只跟输入图像的一部分有关系。