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卷积神经网络是什么?_什么是卷积、卷积神经网络?

什么是卷积、卷积神经网络?

卷积神经网络(CNN) 属于人工神经网络的一种,它的权重共享的网络结构显著降低了模型的复杂度,减少了权值的数量。卷积神经网络可以直接将图片作为网络的输入,自动提取特征,并且对图片的变形(如平移、比例缩放、倾斜)等具有高度不变形。

神经网络(NN) 的基本组成包括输入层、隐藏层、输出层。卷积神经网络的特点在于隐藏层分为卷积层和池化层(又叫采样层)。卷积层通过一块块卷积核在原始图像上平移来提取特征。

1.什么是卷积神经网络?

       我们先把卷积神经网络这个词拆开来看。“卷积” 和 “神经网络”。卷积也就是说神经网络不再是对每个像素的输入信息做处理了,而是图片上每一小块像素区域进行处理,这种做法加强了图片信息的连续性。 使得神经网络能看到图形, 而非一个点。这种做法同时也加深了神经网络对图片的理解。具体来说,卷积神经网络有一个批量过滤器,持续不断的在图片上滚动收集图片里的信息,每一次收集的时候都只是收集一小块像素区域,然后把收集来的信息进行整理,这时候整理出来的信息有了一些实际上的呈现,比如这时的神经网络能看到一些边缘的图片信息,然后在以同样的步骤,用类似的批量过滤器扫过产生的这些边缘信息,神经网络从这些边缘信息里面总结出更高层的信息结构,比如说总结的边缘能够画出眼睛,鼻子等等。再经过一次过滤,脸部的信息也从这些眼睛鼻子的信息中被总结出来。最后我们再把这些信息套入几层普通的全连接神经层进行分类,这样就能得到输入的图片能被分为哪一类的结果了。

2.用卷积来干什么?

​       我们截取一段 google 介绍卷积神经网络的视频,具体说说图片是如何被卷积的。下面是一张猫的图片,图片有长、宽、高 三个参数。对! 图片是有高度的! 这里的高指的是计算机用于产生颜色使用的信息。如果是黑白照片的话,高的单位就只有1,如果是彩色照片,就可能有红绿蓝三种颜色的信息,这时的高度为3。我们以彩色照片为例子。过滤器就是影像中不断移动的东西,他不断在图片收集小批小批的像素块,收集完所有信息后,输出的值,我们可以理解成是一个高度更高,长和宽更小的”图片”。这个图片里就能包含一些边缘信息。然后以同样的步骤再进行多次卷积,将图片的长宽再压缩,高度再增加,就有了对输入图片更深的理解。将压缩,增高的信息嵌套在普通的分类神经层上,我们就能对这种图片进行分类了。

3.池化(pooling)是做什么的?

​       研究发现,在每一次卷积的时候,神经层可能会无意地丢失一些信息。这时,池化 (pooling) 就可以很好地解决这一问题。而且池化是一个筛选过滤的过程,能将layer中有用的信息筛选出来,给下一个层分析。同时也减轻了神经网络的计算负担 (具体细节参考)。也就是说在卷积的时候,我们不压缩长宽,尽量地保留更多信息,压缩的工作就交给池化了,这样的一项附加工作能够很有效的提高准确性。有了这些技术,我们就可以搭建一个属于我们自己的卷积神经网络啦。

4.所以卷积神经网络(CNN)是什么结构?

​        比较流行的一种搭建结构是这样,从下到上的顺序,首先是输入的图片(image),经过一层卷积层 (convolution),然后在用池化(pooling)方式处理卷积的信息,这里使用的是 max pooling 的方式。然后在经过一次同样的处理,把得到的第二次处理的信息传入两层全连接的神经层 (fully connected),这也是一般的两层神经网络层,最后在接上一个分类器(classifier)进行分类预测。这仅仅是对卷积神经网络在图片处理上一次简单的介绍。

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参考资料:https://morvanzhou.github.io

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