一文讀懂卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn-文庫吧
2025-07-20 23:29 本頁面
【正文】 這種特有的兩次特征提取結(jié)構(gòu)減小了特征分辨率。CNN主要用來識(shí)別位移、縮放及其他形式扭曲不變性的二維圖形。由于CNN的特征檢測層通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，所以在使用CNN時(shí)，避免了顯示的特征抽取，而隱式地從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí)；再者由于同一特征映射面上的神經(jīng)元權(quán)值相同，所以網(wǎng)絡(luò)可以并行學(xué)習(xí)，這也是卷積網(wǎng)絡(luò)相對于神經(jīng)元彼此相連網(wǎng)絡(luò)的一大優(yōu)勢。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其局部權(quán)值共享的特殊結(jié)構(gòu)在語音識(shí)別和圖像處理方面有著獨(dú)特的優(yōu)越性，其布局更接近于實(shí)際的生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，權(quán)值共享降低了網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性，特別是多維輸入向量的圖像可以直接輸入網(wǎng)絡(luò)這一特點(diǎn)避免了特征提取和分類過程中數(shù)據(jù)重建的復(fù)雜度。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)首先介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這一步的詳細(xì)可以參考資源1。簡要介紹下。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)單元如下：其對應(yīng)的公式如下：其中，該單元也可以被稱作是Logistic回歸模型。當(dāng)將多個(gè)單元組合起來并具有分層結(jié)構(gòu)時(shí)，就形成了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。下圖展示了一個(gè)具有一個(gè)隱含層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。其對應(yīng)的公式如下：比較類似的，可以拓展到有2,3,4,5，…個(gè)隱含層。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法也同Logistic類似，不過由于其多層性，還需要利用鏈?zhǔn)角髮?dǎo)法則對隱含層的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行求導(dǎo)，即梯度下降+鏈?zhǔn)角髮?dǎo)法則，專業(yè)名稱為反向傳播。關(guān)于訓(xùn)練算法，本文暫不涉及。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像處理中，往往把圖像表示為像素的向量，比如一個(gè)10001000的圖像，可以表示為一個(gè)1000000的向量。在上一節(jié)中提到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，如果隱含層數(shù)目與輸入層一樣，即也是1000000時(shí)，那么輸入層到隱含層的參數(shù)數(shù)據(jù)為10000001000000=10^12，這樣就太多了，基本沒法訓(xùn)練。所以圖像處理要想練成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大法，必先減少參數(shù)加快速度。就跟辟邪劍譜似的，普通人練得很挫，一旦自宮后內(nèi)力變強(qiáng)劍法變快，就變的很牛了。 局部感知卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有兩種神器可以降低參數(shù)數(shù)目，第一種神器叫做局部感知。一般認(rèn)為人對外界的認(rèn)知是從局部到全局的，而圖像的空間聯(lián)系也是局部的像素聯(lián)系較為緊密，而距離較遠(yuǎn)的像素相關(guān)性則較弱。因而，每個(gè)神經(jīng)元其實(shí)沒有必要對全局圖像進(jìn)行感知，只需要對局部進(jìn)行感知，然后在更高層將局部的信息綜合起來就得到了全局的信息。網(wǎng)絡(luò)部分連通的思想，
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