原标题：7-卷积神经网络-读书笔记

原文来自：博客园      原文链接：https://www.cnblogs.com/Kobaayyy/p/11207648.html

1. 概述

1.1 深层神经网络问题导入

• 神经网络的问题

• 图像模式的特征

1.2 卷积神经网络概念引出

1.2.1 卷积神经网络的诞生

• 卷积：平移不变模式

• 池化：下采样被检测物体不变模式

1.2.2 CNN基础结构

• CNN应用图像模式的一般框架：卷积层+激活函数+池化层+全连接层

• CONV+RELU+CONV+RELU+POOL出现多次：用作提取特征

• FC在最后出现一次或多次：用作分类

2. 自己动手搭CNN

2.1 CNN网络结构

• CNN基本结构：输入层、卷积层、激活层、池化层、全连接层

2.1.1 输入层：

2.1.2 卷积层:

• 卷积的直觉：卷积计算=特征提取

• 灰度图像上使用单卷积核：单个特征的抽取

• 术语：feature map（特征映射）、activation map（激活映射）、convolved feature（卷积特征）、receptive field（感受野）

• RGB图像上使用单卷积核：单个特征的抽取

• 卷积核的深度=上一层数据输入的深度（channel数）

• RGB图像上使用多卷积核：多个不同特征的抽取

• 一个卷积核提取一种局部模式，多个卷积核提取多种不同局部模式

• 卷积隐层的堆叠

• 卷积核的个数=下一层数据的深度=下一卷积层卷积核的深度

• 卷积核的个数=提取特征的数量，超参数，可以调节

• 隐层的卷积：特征组合

• 多层卷积：一层卷积得到的特征只是局部的，层数越高，学到的特征越全局化

• 需要注意的参数：stride

• 一次滑动的步长，有height上的和width上的stride

• stride＞1时，相当于在stride=1的卷积结果中做了下采样

• 需要注意的参数：padding

• padding=valid：不进行补零操作，s=1时，每卷积一次，宽和高数据维度下降F-1，F为卷积核大小

• padding=same：在输入的周围进行0或复制补充；卷积前后宽高不变

• 小结

• 输入：W1*H1*D1

• 超参数：①the number of filters:K②the dimension of filters：F③stride步长：S④padding：P

• 输出：W2*H2*D2  W=(W1+2P-F)/S+1  H2=(H1+2P-F)/S+1  D2=K

• 参数：(F*F*D1+1)*K

2.1.3 激活层

• 激活函数：sigmoid（x）、tanh（x）、relu（x）

2.1.4 池化层

• 在宽高维度进行下采样，不改变深度的维度

• 能成倍减少计算量

• 相比stride，池化层可以选择进行下采样的方式

• 最大池化（max-pooling）：对邻域内特征点取最大作为最后的特征值

• 平均池化（mean-pooling）：对邻域内特征点取平均作为最后的特征值

• 小结

• 输入：W₁*H₁*D₁

• 超参数：the dimension offilters：F

• 输出：W2*H2*D2  W2=(W1-F)/S+1  H2=(H1-F)/S+1  D2=D1
  

• 参数：max-pooling和mean-pooling没参数

2.1.5 全连接层

• 将多层的特征映射伸直成一个一维的向量

• 采用全连接的方式将向量连接向输出层

• 输出层就是对应每个类别的得分

2.1.6 网络搭建小结

• 卷积神经网络的一般结构：

• CONV+ReLU和POOL的组合多次出现：提取特征

• 多个FC或特殊的CNN结构作为输出层：作分类器/检测器/分割器

2.2 CNN网络训练

2.2.1 损失与误差的反向传播

• 多分类（打标）损失导入：

• 损失函数

• 交叉熵损失&SoftMax概率归一化：

• 梯度下降

• 反向传播

• 神经元中梯度的计算

2.2.2 模型评估与正则化

• 模型的泛化

• 模型的正则化

2.3 第一个CNN

• MNIST

• CIFAR

• ImageNet

• 如何用Paddle构建CNN

• 基础的训练步骤：a.定义模型的整体框架 b.导入数据和预处理 c.训练模型 d.测试模型

3. 经典CNN结构探索

3.1 AlexNet

3.2 VGG

3.3 GoogLeNet/Inception

3.4 ResNet

4. 课程实践

缺公式，公式后面再补

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