卷积神经网络基础介绍（卷积神经网络基本结构）

本篇文章给大家谈谈卷积神经网络基础介绍，以及卷积神经网络基本结构对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、卷积神经网络原理
• 2、卷积神经网络（CNN）基础
• 3、CNN网络简介
• 4、（7）卷积神经网络的基本结构

卷积神经网络原理

卷积神经网络是一种前馈型神经网络, 受生物自然视觉认知机制启发而来的. 现在, CNN 已经成为众多科学领域的研究热点之一, 特别是在模式分类领域, 由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理, 可以直接输入原始图像, 因而得到了更为广泛的应用. 可应用于图像分类, 目标识别, 目标检测, 语义分割等等.可用于图像分类的卷积神经网络的基本结构.

1. 定义

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（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一 。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）” 。

2. 特点

与之前介绍的神经网络相比，传统神经网络只有线性连接，而CNN包括**卷积（convolution）**操作、**汇合（pooling）操作和非线性激活函数映射（即线性连接）**等等。

3. 应用与典型网络

经典的CNN网络：

Alex-Net

VGG-Nets

Resnet

常用应用：

深度学习在计算机图像识别上的应用非常成功。利用深度学习，我们能够对图片进行高精度识别，实现这一功能的，主要依靠神经网络中的一种分支，名为卷积网络

卷积神经网络（CNN）基础

在七月初七情人节，牛郎织女相见的一天，我终于学习了CNN（来自CS231n），感觉感触良多，所以赶快记下来，别忘了，最后祝大家情人节快乐5555555.正题开始!

CNN一共有卷积层（CONV）、ReLU层（ReLU）、池化层（Pooling）、全连接层（FC（Full Connection））下面是各个层的详细解释。

卷积，尤其是图像的卷积，需要一个滤波器，用滤波器对整个图像进行遍历，我们***设有一个32*32*3的原始图像A，滤波器的尺寸为5*5*3，用w表示，滤波器中的数据就是CNN的参数的一部分，那么在使用滤波器w对A进行滤波的话，可以用下面的式子表示：

其中x为原始图像的5*5*3的一部分，b是偏置项置为1。在对A进行滤波之后，产生的是一个28*28*1的数据。那么***设我们存在6个滤波器，这六个滤波器之间彼此是独立的，也就是他们内部的数据是不同的且没有相关性的。可以理解为一个滤波器查找整幅图像的垂直边缘，一个查找水平边缘，一个查找红色，一个查找黑色这样。那么我就可以产生6个28*28*1的数据，将它们组合到一起就可以产生28*28*6的数据，这就是卷积层主要做的工作。

CNN可以看作一系列的卷积层和ReLU层对原始数据结构进行处理的神经网络，处理的过程可以用下面这幅图表示

特别要注意的是滤波器的深度一定要与上一层传来的数据的深度相同，就像上图的第二个卷积层在处理传来的28*28*6的数据时要使用5*5*6的滤波器.

滤波器在图像上不断移动对图像滤波，自然存在步长的问题，在上面我们举的例子都是步长为1的情况，如果步长为3的话，32*32*3的图像经过5*5*3的滤波器卷积得到的大小是（32-5）/3+1=10， 注：步长不能为2因为（32-5）/2+1=14.5是小数。

所以当图像大小是N，滤波器尺寸为F时，步长S，那么卷积后大小为（N-F）/S+1

我们从上面的图中可以看到图像的长和宽在逐渐的减小，在经过超过5层之后极可能只剩下1*1的空间尺度，这样是十分不好的，而且也不利于我们接下来的计算，所以我们想让卷积层处理完之后图像在空间尺度上大小不变，所以我们引入了pad the border的操作。pad其实就是在图像周围补0，扩大图像的尺寸，使得卷积后图像大小不变。在CNN中，主要存在4个超参数，滤波器个数K，滤波器大小F，pad大小P和步长S，其中P是整数，当P=1时，对原始数据的操作如图所示：

那么在pad操作后卷积后的图像大小为：（N-F+2*P）/S+1

而要想让卷积层处理后图像空间尺度不变，P的值可以设为P=（F-1）/2

卷积层输入W 1 *H 1 *D 1 大小的数据，输出W 2 *H 2 *D 2 的数据，此时的卷积层共有4个超参数：

K：滤波器个数

P：pad属性值

S：滤波器每次移动的步长

F：滤波器尺寸

此时输出的大小可以用输入和超参计算得到：

W 2 =（W 1 -F+2P）/S+1

H 2 =（H 1 -F+2P）/S+1

D 2 =D 1

1*1的滤波器也是有意义的，它在深度方向做卷积，例如1*1*64的滤波器对56*56*64的数据卷积得到56*56的数据

F通常是奇数，这样可以综合考虑上下左右四个方向的数据。

卷积层从神经元的角度看待可以有两个性质： 参数共享和局域连接 。对待一个滤波器，例如5*5*3的一个滤波器，对32*32*3的数据卷积得到28*28的数据，可以看作存在28*28个神经元，每个对原图像5*5*3的区域进行计算，这28*28个神经元由于使用同一个滤波器，所以参数相同，我们称这一特性为 参数共享 。

针对不同的滤波器，我们可以看到他们会看到同一区域的图像，相当于在深度方向存在多个神经元，他们看着相同区域叫做 局域连接

参数共享减少了参数的数量，防止了过拟合

局域连接为查找不同特征更丰富的表现图像提供了可能。

卷积就像是对原图像的另一种表达。

激活函数，对于每一个维度经过ReLU函数输出即可。不改变数据的空间尺度。

通过pad操作，输出图像在控件上并没有变化，但是深度发生了变化，越来越庞大的数据给计算带来了困难，也出现了冗余的特征，所以需要进行池化操作，池化不改变深度，只改变长宽，主要有最大值和均值两种方法，一般的池化滤波器大小F为2步长为2，对于最大值池化可以用下面的图像清晰的表示：

卷积层输入W 1 *H 1 *D 1 大小的数据，输出W 2 *H 2 *D 2 的数据，此时的卷积层共有2个超参数：

S：滤波器每次移动的步长

F：滤波器尺寸

此时输出的大小可以用输入和超参计算得到：

W 2 =（W 1 -F）/S+1

H 2 =（H 1 -F）/S+1

D 2 =D 1

将最后一层（CONV、ReLU或Pool）处理后的数据输入全连接层，对于W 2 *H 2 *D 2 数据，我们将其展成1*1*W 2 *H 2 *D 2 大小的数据，输入层共有W 2 *H 2 *D 2 个神经元，最后根据问题确定输出层的规模，输出层可以用softmax表示。也就是说，全连接层就是一个常见的BP神经网络。而这个网络也是参数最多的部分，是接下来想要去掉的部分。完整的神经网络可以用下面的图表示：

[(CONV-ReLU)*N-POOL?]*M-(FC-RELU)*K,SoftMax

1.更小的滤波器与更深的网络

2.只有CONV层而去掉池化与全链接

最早的CNN，用于识别邮编，结构为：

CONV-POOL-CONV-POOL-CONV-FC

滤波器大小5*5，步长为1，池化层2*2，步长为2

2012年由于GPU技术所限，原始AlexNet为两个GPU分开计算，这里介绍合起来的结构。

输入图像为227*227*3

1.首次使用ReLU

2.使用Norm layers，现在已经抛弃，因为效果不大

3.数据经过预处理（例如大小变化，颜色变化等）

4.失活比率0.5

5.batch size 128

6.SGD Momentum 参数0.9（SGD和Momentum见我的其他文章）

7.学习速率 0.01，准确率不在提升时减少10倍，1-2次后达到收敛

8.L2权重减少0.0005

9.错误率15.4%

改进自AlexNet，主要改变：

1.CONV1的滤波器从11*11步长S=4改为7*7步长为2.

2.CONV3,4,5滤波器数量有384，384，256改为512，***，512（滤波器数量为2的n次幂有利于计算机计算可以提高效率）

错误率：14.8%后继续改进至11.2%

当前最好的最易用的CNN网络，所有卷积层滤波器的大小均为3*3，步长为1，pad=1，池化层为2*2的最大值池化，S=2。

主要参数来自全连接层，这也是想要去掉FC的原因。

具有高度的统一性和线性的组合，易于理解，十分方便有VGG-16，VGG-19等多种结构。

错误率7.3%

完全移除FC层，参数只有500万，使用Inception模块（不太理解，有时间继续看）

准确率6.67%

准确率3.6%

拥有极深的网络结构，且越深准确率越高。是传统CNN不具备的特点，传统CNN并非越深越准确。需要训练时间较长但是快于VGG

1.每个卷积层使用Batch Normalization

2.X***ier/2初始化

3.SGD+Momentum（0.9）

4.Learning rate:0.1,准确率不变减小10倍（因为Batch Normalization所以比AlexNet大）

5.mini-batch size 256

6.Weight decay of 0.00001

7.不适用失活（因为Batch Normalization）

具体的梯度过程学完ResNet再说吧。

CNN网络简介

卷积神经网络简介（Convolutional Neural Networks，简称CNN）

卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional

Neural

Networks-简称CNN）。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。

K.Fukushima在1980年提出的新识别机是卷积神经网络的第一个实现网络。随后，更多的科研工作者对该网络进行了改进。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改进认知机”，该方法综合了各种改进方法的优点并避免了耗时的误差反向传播。

一般地，CNN的基本结构包括两层，其一为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部接受域相连，并提取该局部的特征。一旦该局部特征被提取后，它与其它特征间的位置关系也随之确定下来；其二是特征映射层，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射是一个平面，平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构***用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数，使得特征映射具有位移不变性。此外，由于一个映射面上的神经元共享权值，因而减少了网络自由参数的个数。卷积神经网络中的每一个卷积层都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层，这种特有的两次特征提取结构减小了特征分辨率。

CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。由于CNN的特征检测层通过训练数据进行学习，所以在使用CNN时，避免了显示的特征抽取，而隐式地从训练数据中进行学习；再者由于同一特征映射面上的神经元权值相同，所以网络可以并行学习，这也是卷积网络相对于神经元彼此相连网络的一大优势。卷积神经网络以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理方面有着独特的优越性，其布局更接近于实际的生物神经网络，权值共享降低了网络的复杂性，特别是多维输入向量的图像可以直接输入网络这一特点避免了特征提取和分类过程中数据重建的复杂度。

1. 神经网络

首先介绍神经网络，这一步的详细可以参考***1。简要介绍下。神经网络的每个单元如下：

其对应的公式如下：

其中，该单元也可以被称作是Logistic回归模型。当将多个单元组合起来并具有分层结构时，就形成了神经网络模型。下图展示了一个具有一个隐含层的神经网络。

其对应的公式如下：

比较类似的，可以拓展到有2,3,4,5，…个隐含层。

神经网络的训练方法也同Logistic类似，不过由于其多层性，还需要利用链式求导法则对隐含层的节点进行求导，即梯度下降+链式求导法则，专业名称为反向传播。关于训练算法，本文暂不涉及。

2 卷积神经网络

在图像处理中，往往把图像表示为像素的向量，比如一个1000×1000的图像，可以表示为一个1000000的向量。在上一节中提到的神经网络中，如果隐含层数目与输入层一样，即也是1000000时，那么输入层到隐含层的参数数据为1000000×1000000=10^12，这样就太多了，基本没法训练。所以图像处理要想练成神经网络***，必先减少参数加快速度。就跟辟邪剑谱似的，普通人练得很挫，一旦自宫后内力变强剑法变快，就变的很牛了。

2.1 局部感知

卷积神经网络有两种神器可以降低参数数目，第一种神器叫做局部感知野。一般认为人对外界的认知是从局部到全局的，而图像的空间联系也是局部的像素联系较为紧密，而距离较远的像素相关性则较弱。因而，每个神经元其实没有必要对全局图像进行感知，只需要对局部进行感知，然后在更高层将局部的信息综合起来就得到了全局的信息。网络部分连通的思想，也是受启发于生物学里面的视觉系统结构。视觉皮层的神经元就是局部接受信息的（即这些神经元只响应某些特定区域的***）。如下图所示：左图为全连接，右图为局部连接。

在上右图中，***如每个神经元只和10×10个像素值相连，那么权值数据为1000000×100个参数，减少为原来的千分之一。而那10×10个像素值对应的10×10个参数，其实就相当于卷积操作。

2.2 参数共享

但其实这样的话参数仍然过多，那么就启动第二级神器，即权值共享。在上面的局部连接中，每个神经元都对应100个参数，一共1000000个神经元，如果这1000000个神经元的100个参数都是相等的，那么参数数目就变为100了。

怎么理解权值共享呢？我们可以这100个参数（也就是卷积操作）看成是提取特征的方式，该方式与位置无关。这其中隐含的原理则是：图像的一部分的统计特性与其他部分是一样的。这也意味着我们在这一部分学习的特征也能用在另一部分上，所以对于这个图像上的所有位置，我们都能使用同样的学习特征。

更直观一些，当从一个大尺寸图像中随机选取一小块，比如说 8×8 作为样本，并且从这个小块样本中学习到了一些特征，这时我们可以把从这个

8×8 样本中学习到的特征作为探测器，应用到这个图像的任意地方中去。特别是，我们可以用从 8×8

样本中所学习到的特征跟原本的大尺寸图像作卷积，从而对这个大尺寸图像上的任一位置获得一个不同特征的激活值。

如下图所示，展示了一个33的卷积核在55的图像上做卷积的过程。每个卷积都是一种特征提取方式，就像一个筛子，将图像中符合条件（激活值越大越符合条件）的部分筛选出来。

2.3 多卷积核

上面所述只有100个参数时，表明只有1个100*100的卷积核，显然，特征提取是不充分的，我们可以添加多个卷积核，比如32个卷积核，可以学习32种特征。在有多个卷积核时，如下图所示：

上图右，不同颜色表明不同的卷积核。每个卷积核都会将图像生成为另一幅图像。比如两个卷积核就可以将生成两幅图像，这两幅图像可以看做是一张图像的不同的通道。如下图所示，下图有个小错误，即将w1改为w0，w2改为w1即可。下文中仍以w1和w2称呼它们。

下图展示了在四个通道上的卷积操作，有两个卷积核，生成两个通道。其中需要注意的是，四个通道上每个通道对应一个卷积核，先将w2忽略，只看w1，那么在w1的某位置（i,j）处的值，是由四个通道上（i,j）处的卷积结果相加然后再取激活函数值得到的。

所以，在上图由4个通道卷积得到2个通道的过程中，参数的数目为4×2×2×2个，其中4表示4个通道，第一个2表示生成2个通道，最后的2×2表示卷积核大小。

2.4 Down-pooling

在通过卷积获得了特征 (features)

之后，下一步我们希望利用这些特征去做分类。理论上讲，人们可以用所有提取得到的特征去训练分类器，例如 softmax

分类器，但这样做面临计算量的挑战。例如：对于一个 96X96

像素的图像，***设我们已经学习得到了400个定义在8X8输入上的特征，每一个特征和图像卷积都会得到一个 (96 − 8 + 1) × (96 − 8+ 1) = 7921 维的卷积特征，由于有 400 个特征，所以每个样例 (example) 都会得到一个 892 × 400 =3,168,400 维的卷积特征向量。学习一个拥有超过 3 百万特征输入的分类器十分不便，并且容易出现过拟合 (over-fitting)。

为了解决这个问题，首先回忆一下，我们之所以决定使用卷积后的特征是因为图像具有一种“静态性”的属性，这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用。因此，为了描述大的图像，一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计，例如，人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值(或最大值)。这些概要统计特征不仅具有低得多的维度 (相比使用所有提取得到的特征)，同时还会改善结果(不容易过拟合)。这种聚合的操作就叫做池(pooling)，有时也称为平均池化或者最大池化 (取决于计算池化的方法)。

至此，卷积神经网络的基本结构和原理已经阐述完毕。

2.5 多层卷积

在实际应用中，往往使用多层卷积，然后再使用全连接层进行训练，多层卷积的目的是一层卷积学到的特征往往是局部的，层数越高，学到的特征就越全局化。

3 ImageNet-2010网络结构

ImageNetLSVRC是一个图片分类的比赛，其训练集包括127W+张图片，验证集有5W张图片，测试集有15W张图片。本文截取2010年AlexKrizhevsky的CNN结构进行说明，该结构在2010年取得冠军，top-5错误率为15.3%。值得一提的是，在今年的ImageNetLSVRC比赛中，取得冠军的GoogNet已经达到了top-5错误率6.67%。可见，深度学习的提升空间还很巨大。

下图即为Alex的CNN结构图。需要注意的是，该模型***用了2-GPU并行结构，即第1、2、4、5卷积层都是将模型参数分为2部分进行训练的。在这里，更进一步，并行结构分为数据并行与模型并行。数据并行是指在不同的GPU上，模型结构相同，但将训练数据进行切分，分别训练得到不同的模型，然后再将模型进行融合。而模型并行则是，将若干层的模型参数进行切分，不同的GPU上使用相同的数据进行训练，得到的结果直接连接作为下一层的输入。

上图模型的基本参数为：

输入：224×224大小的图片，3通道

第一层卷积：5×5大小的卷积核96个，每个GPU上48个。

第一层max-pooling：2×2的核。

第二层卷积：3×3卷积核256个，每个GPU上128个。

第二层max-pooling：2×2的核。

第三层卷积：与上一层是全连接，3*3的卷积核384个。分到两个GPU上个192个。

第四层卷积：3×3的卷积核384个，两个GPU各192个。该层与上一层连接没有经过pooling层。

第五层卷积：3×3的卷积核256个，两个GPU上个128个。

第五层max-pooling：2×2的核。

第一层全连接：4096维，将第五层max-pooling的输出连接成为一个一维向量，作为该层的输入。

第二层全连接：4096维

Softmax层：输出为1000，输出的每一维都是图片属于该类别的概率。

4 DeepID网络结构

DeepID网络结构是香港中文大学的Sun

Yi开发出来用来学习人脸特征的卷积神经网络。每张输入的人脸被表示为160维的向量，学习到的向量经过其他模型进行分类，在人脸验证试验上得到了***.45%的正确率，更进一步的，原作者改进了CNN，又得到了99.15%的正确率。

如下图所示，该结构与ImageNet的具体参数类似，所以只解释一下不同的部分吧。

上图中的结构，在最后只有一层全连接层，然后就是softmax层了。论文中就是以该全连接层作为图像的表示。在全连接层，以第四层卷积和第三层max-pooling的输出作为全连接层的输入，这样可以学习到局部的和全局的特征。

（7）卷积神经网络的基本结构

    卷积神经网络主要结构有：卷积层、池化层、和全连接层。通过堆叠这些层结构形成一个卷积神经网络。将原始图像转化为类别得分，其中卷积层和全连接层拥有参数，激活层和池化层没有参数。参数更新通过反向传播实现。

（1）卷积层

    卷积核是一系列的滤波器，用来提取某一种特征

    我们用它来处理一个图片，当图像特征与过滤器表示的特征相似时，卷积操作可以得到一个比较大的值。

    当图像特征与过滤器不相似时，卷积操作可以得到一个比较小的值，实际上，卷积的结果特征映射图显示的是对应卷积核所代表的特征在原始特征图上的分布情况。

        每个滤波器在空间上（宽度和高度）都比较小，但是深度和输入数据保持一致（特征图的通道数），当卷积核在原图像滑动时，会生成一个二维激活图，激活图上每个空间位置代表原图像对该卷积核的反应。每个卷积层，会有一整个集合的卷积核，有多少个卷积核，输出就有多少个通道。每个卷积核生成一个特征图，这些特征图堆叠起来组成整个输出结果。

    卷积核体现了参数共享和局部连接的模式。每个卷积核的大小代表了一个感受野的大小。

    卷积后的特征图大小为(W-F+2*P)/s+1 ；P 为填充 s 为步长

（2）池化层

    池化层本质上是下***样，利用图像局部相关性的原理（认为最大值或者均值代表了这个局部的特征），对图像进行子抽样，可以减少数据处理量同时保留有用信息。这里池化有平均池化，L2范式池化，最大池化，经过实践，最大池化的效果要好于平均池化（平均池化一般放在卷积神经网络的最后一层），最大池化有利于保存纹理信息，平均池化有利于保存背景信息。实际上（因为信息损失的原因）我们可以看到，通过在卷积时使用更大的步长也可以缩小特征映射的尺寸，并不一定要用池化，有很多人不建议使用池化层。32*32在5*5卷积核步长为1下可得到28*28。

    池化操作可以逐渐降低数据体的空间尺寸，这样的话就能减少网络中参数的数量，使得计算***耗费变少，也能有效控制过拟合。

（3）全连接层

    通过全连接层将特征图转化为类别输出。全连接层不止一层，在这个过程中为了防止过拟合会引入DropOut。最新研究表明，在进入全连接层之前，使用全局平均池化可以有效降低过拟合。

（4）批归一化BN——Batch Normal

    随着神经网络训练的进行，每个隐层的参数变化使得后一层的输入发生变化，从而每一批的训练数据的分布也随之改变，致使网络在每次迭代中都需要拟合不同的数据分布，增大训练复杂度和过拟合的风险，只能***用较小的学习率去解决。

    通常卷积层后就是BN层加Relu。BN已经是卷积神经网络中的一个标准技术。标准化的过程是可微的，因此可以将BN应用到每一层中做前向和反向传播，同在接在卷积或者全连接层后，非线性层前。它对于不好的初始化有很强的鲁棒性，同时可以加快网络收敛速度。

（5）DropOut

    Dropout对于某一层神经元，通过定义的概率来随机删除一些神经元，同时保持输入层与输出层神经元的个数不变，然后按照神经网络的学习方法进行参数更新，下一次迭代中，重新随机删除一些神经元，直至训练结束。

（6）softmax层

    Softmax层也不属于CNN中单独的层，一般要用CNN做分类的话，我们习惯的方式是将神经元的输出变成概率的形式，Softmax就是做这个的：  。显然Softmax层所有的输出相加为1，按照这个概率的大小确定到底属于哪一类。

关于卷积神经网络基础介绍和卷积神经网络基本结构的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。