卷积神经网络概述_隐藏层就是堆叠的卷积层吗

本人小白，学习中有什么问题可以指出

卷积神经网络是什么？

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深 度结构的前馈神经网络，是多层感知机（MLP）的变种，本质是一个多层感知机，但由于 其采用了局部连接和权值共享的方式，一方面减少了权值数量使得网络易于优化，另一方 面也降低了模型的复杂度，减少了过拟合的风险。 卷积神经网络在输入图像时，优势表现的更为明显，其可以使图像直接作为网络的输入， 避免了传统识别算法中复杂的特征提取及数据重建的过程，在二维图像的处理过程中有很 大的优势，如网络能够自行抽取图像的特征包括颜色、纹理、形状及图像的拓扑结构，在 处理二维图像的问题上，特别是识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的应用上具有良好 的鲁棒性和运算效率等。

卷积神经网络的结构：

卷积神经网络总体由输入层、隐含层、输出层构成，隐含层则主要由卷积层、池化层、全 连接层等构成，其大致组成如上图。

卷积层：

通过卷积运算我们可以提取出图像的特征，通过卷积运算可以使得原始信号的某些特征增 强，并且降低噪声，卷积运算大致如下图所示。

图中左边的是输入的图像（5×5），中间是卷积核（3×3），右边是卷积的结果（3×3）。 运算时将卷积核从图像的左上角开始，从左到右从上到下，依次进行步长为1的卷积，具 体卷积运算是将卷积核内的系数乘上图像对应位置的数值，然后将所有数值累加，得到特征图某一像素的值。例如图中的155=(-1)×0+(-2)×0+(-1)×75+0×0+0×75+0×80+1×0 +2×75+1×80。从图中我们可以看出来，单纯的进行卷积的话会使图片尺寸变小，因此 为减少图像特征的损失，我们通常会对输入的图像进行填充，填充数值通常为0或重复边 界填充。假设输入的图像尺寸为l，对于某一边的填充层数为p，卷积核大小为f，步长为 w，输出的图像尺寸为L，那么：

        L=（l+2×p-f）÷w+1

一般而言，为保证提取特征的效果，我们在卷积的时候不会改变特征图的大小，及宽和高 不变。

池化层：

池化层一般是在尽可能保证特征不损失的情况下，缩小特征图的大小的所进行的操作，通 常进行的池化分为最大池化和均值池化，一般而言，均值池化能减小因邻域大小受限而造 成的估计值方差增大而产生的误差，从而保留图像的背景信息，最大池化则能减小银卷积 层参数误差造成估计均值的偏移而产生的误差，从而更多的保留纹理信息。上图是4×4的 图像进行2×2、步长为2的池化后的结果。

全连接层：

卷积神经网络中的全连接层等价于传统前馈神经网络中的隐含层。全连接层通常搭建在卷 积神经网络隐含层的最后部分，并只向其它全连接层传递信号。特征图在全连接层中会失 去3维结构，被展开为向量并通过激励函数传递至下一层 。 在一些卷积神经网络中，全连接层的功能可部分由全局均值池化（global average pooling）取代，全局均值池化会将特征图每个通道的所有值取平均，即若有7×7×256的 特征图，全局均值池化将返回一个256的向量，其中每个元素都是7×7，步长为7，无填充 的均值池化 。

激励函数：

以前常用的激励函数是Sigmoid函数和tanh函数，不过近年来在卷积神经网络中较为常用 的是ReLu（线性整流）函数，使用ReLu和之前的sigmoid函数作用是一样的，不过ReLu的收敛速度会比其他两个快很 多，而且更容易学习优化，因其分段线性的特性，使得其前传后传求导都是分段线性的， 在一定程度上缓解了梯度消失和过拟合的问题，在深层网络训练时，tanh和sigmoid都会 在端值趋于饱和，造成训练速度过慢，因此常默认采用ReLu函数。不过ReLu函数会有死 亡问题，其主要原因是学习率过大，使得输入数据在过神经元的时候输出值小于0了，然 后再过ReLu就没效果了，因此要注意学习率不能过大。

卷积神经网络的训练过程：

CNN在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系， 而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只要用已知的模式对卷积网络加以训 练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。 卷积网络执行的是监督训练，所以其样本集是由形如：（输入向量，理想输出向量）的向 量对构成的。所有这些向量对，都应该是来源于网络即将模拟系统的实际“运行”结构， 它们可以是从实际运行系统中采集来。

1）参数初始化： 在开始训练前，所有的权都应该用一些不同的随机数进行初始化。“小随机数”用来保证 网络不会因权值过大而进入饱和状态，从而导致训练失败；“不同”用来保证网络可以正 常地学习。实际上，如果用相同的数去初始化权矩阵，则网络无学习能力。

2）训练过程包括四步 ① 第一阶段：前向传播阶段 i 从样本集中取一个样本，输入网络 ii 计算相应的实际输出；在此阶段信息从输入层经过逐级的变换，传送到输出层，这个过 程也是网络在完成训练之后正常执行时执行的过程 ② 第二阶段：后向传播阶段 iii 计算实际输出与相应的理想输出的差 iv 按照极小化误差的方法调整权值矩阵 整个网络的具体训练步骤：

1、选定训练组，从样本集中分别随机地寻求N个样本作为训练组；

2、将各权值、阈值，置成小的接近于0的随机值，并初始化精度控制参数和学习率；

3、从训练组中取一个输入模式加到网络，并给出它的目标输出向量；

4、计算出中间层输出向量，计算出网络的实际输出向量；

5、将输出向量中的元素与目标向量中的元素进行比较，计算出输出误差；对于中间层的 隐单元也需要计算出误差；

6、依次计算出各权值的调整量和阈值的调整量；

7、调整权值和调整阈值；

8、当经历M后，判断指标是否满足精度要求，如果不满足，则返回(3)，继续迭代；如果 满足就进入下一步；

9、训练结束，将权值和阈值保存在文件中。这时可以认为各个权值已经达到稳定，分类 器已经形成。再一次进行训练，直接从文件导出权值和阈值进行训练，不需要进行初始化。