CNN網(wǎng)絡(luò)層的知識有哪些

這篇文章給大家介紹CNN網(wǎng)絡(luò)層的知識有哪些，內(nèi)容非常詳細(xì)，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）由輸入（Inputs）、卷積層（Convolutions layer）、激活層（Activation）、池化層（Pooling layer）和全連接層(Fully Connected,  FC)成。這句話的意思是CNN里面可以有這些層，但是每種網(wǎng)絡(luò)層（Layer）的個(gè)數(shù)理論上是可以任意多個(gè)的。這也就有了后來的AlexNet，GoogLeNet，ResNet等著名的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，后面我會選擇一兩個(gè)介紹下吧。他們的主要區(qū)別就在于Layer的深度不一樣，也就是Layer的數(shù)量。一般來說Layer越深，能學(xué)習(xí)到的特征就越多。但是Layer越多需要的數(shù)據(jù)量就越大，需要的計(jì)算資源也就更多。但是近幾年大量可獲得的數(shù)據(jù)的出現(xiàn)(ImageNet Datasets)，更牛皮的GPU (NVIDIA)，促進(jìn)了Layer向更深的方向發(fā)展。

今天呢我還是會再舉個(gè)栗子，通過下面這張圖，把CNN涉及到的網(wǎng)絡(luò)層的一些細(xì)節(jié)逐一介紹。

圖1：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)細(xì)節(jié)圖（來源于網(wǎng)絡(luò)）

我們從左往右逐個(gè)先大概瀏覽一下，首先是一張31x39x1大小的一張灰度圖，然后通過4個(gè)Convolution layer，3個(gè)Pooling layer, 一個(gè)FC，最后是一個(gè)用于分類的SoftMax layer。如果換做彩色圖，也是可以的，對于灰度圖和彩色圖處理上的區(qū)別，可能就在于最開始的通道數(shù)（channel number）不一樣，其實(shí)并不影響什么，通過卷積之后得到的特征圖（FeatureMaps），其實(shí)就是通道（channel）。

1.  Inputs-->Convolutional layer1-->max-Pooling1

        輸入是一張圖片，然后對他做一系列的處理計(jì)算，最后就能知道它是什么，比如說可以知道它是一個(gè)人頭像的照片。

然后我們看一下細(xì)節(jié)的東西，圖片的中間有一個(gè)4x4x1大小的卷積核。通過Convolutional layer 1得到一個(gè)28x36x20大小的Feature Maps。這里有個(gè)公式之前提到過，就是（31-4+1）x（39-4+1）=28x36。如果圖片大小和卷積核大小變了，還是一樣的計(jì)算方法哈。這里是沒有加邊緣的，就是之前提到過得Zero Padding，后面遇到了再說細(xì)節(jié)。為什么是20個(gè)Feature Maps呢？是因?yàn)樗昧?0個(gè)4x4大小的卷積核對圖像做卷積處理。為什么要用20個(gè)呢？是因?yàn)樘卣鲌D越多，可以學(xué)習(xí)到的特征就越多。那可不可以用更大的數(shù)字？可以的。但是不保證效果一定就好。

還是那句話，deep learning是一門實(shí)驗(yàn)性極強(qiáng)的學(xué)科，參數(shù)的設(shè)置都是要通過具體的問題，經(jīng)過多次實(shí)驗(yàn)最終得到的。所以說做deep learning是一個(gè)很費(fèi)時(shí)間，資源的工作。還記得我剛開始要學(xué)deep learning的時(shí)候，有人就說不建議一個(gè)人去搞這個(gè)，最好有個(gè)團(tuán)隊(duì)，因?yàn)闊o論從硬件和軟件，都是一個(gè)挑戰(zhàn)，我敢說國內(nèi)很多大學(xué)的實(shí)驗(yàn)室，是沒有相關(guān)的計(jì)算資源的。當(dāng)時(shí)我就不明白為啥一個(gè)人不行，所以我傻乎乎的堅(jiān)持學(xué)，哎，想想那個(gè)過程，都是淚?。。∪绻悻F(xiàn)在的狀態(tài)和我開始的時(shí)候是一樣的，我建議keep going，you can do it better ! 打好基礎(chǔ)，問題會一步步解決的！卷積層就說到這，下面再看一下Pooling。

你可能也注意到了，這張圖寫的Max-Pooling，也叫最大值池化。那有沒有別的Pooling？有。還有一種但沒有Max更常用的叫做均值Pooling，Mean-Pooling。從名稱上應(yīng)該就能體會到他們的區(qū)別，MaxPooling呢就是取池化窗口（Pooling Window）中最大的那個(gè)值最為新的值，MeanPooling呢就是取平均值。上圖的Pooling Window的池化大?。≒ooling size）是2x2,也就是一個(gè)window里面有4個(gè)值，對吧，然后max一下，就是把最大的取出來。先別想整幅圖，就看這個(gè)2x2大小的圖，Pooling之后相當(dāng)于把長和寬都取了一半，對不對？2x2取最大值，那不就剩下1個(gè)數(shù)了，1個(gè)就是1x1大小。那么對于整副圖來說，圖片的大小也就變?yōu)樵瓉淼囊话?。那么問題來了，為什么要做Pooling？不做行不行？

一般來說，Pooling可以減小輸入的大小，加速模型的訓(xùn)練過程。但是這樣做會不會造成信息的損失呢？損失肯定是有的，但是相比如訓(xùn)練時(shí)間以及最后的準(zhǔn)確度，這點(diǎn)損失幾乎可以忽略。為什么可以忽略？那是因?yàn)閳D片具有“靜態(tài)性”的屬性，簡單說就是一副圖片相鄰區(qū)域的特征幾乎一樣，想想實(shí)際生活中的圖片正是這樣的，你懂的！

然后說了這么多，貌似沒有提到Activation，Activation一般是加在Convolutional后面，Activation的作用呢就是激活。怎么理解激活呢，從神經(jīng)學(xué)的角度來說，有些神經(jīng)元通過卷積之后可能就died了，所以激活一下，讓他活過來。好了別鬧了，我們處理的是圖片，明顯是無生命的東西。從數(shù)學(xué)的角度講，Activation就是為了把一些丟失的值給變回來，來彌補(bǔ)Convolutional造成的信息的損失， Activation通常有很多種做法，不同的做法對應(yīng)不同的激活函數(shù)（Activationfunction）。常見的之前提到過，比如softmax，relu，Leak relu，tanh，sigmoid等。區(qū)別是什么呢？這個(gè)各位看官自己去查一下吧，不難，就是幾個(gè)數(shù)學(xué)公式，我舉個(gè)栗子吧，不想單獨(dú)講一次了。比如我們的relu，公式是

F(x) = max(0, x)

是不是很簡單！relu就是把輸入x和0比較一下，取最大值，說白了就是把正數(shù)保留，負(fù)數(shù)變?yōu)?。函數(shù)圖像就不畫了，但是各位要去看一下哦~。

    

圖2： （./copy圖1.sh ）（方便看）

2.  Convolutional layer 4--> Deephidden identity features

         在這個(gè)之前把1 Inputs-->Convolutional layer1-->max-Pooling1再double一下就可以了，計(jì)算方法完全一樣，其實(shí)你也可以triple kill，quadruple kill，甚至 penta kill一下。都是沒得問題的。只不過需要注意的是，不論你用什么框架，TensorFlow，Keras，還是Caffe，還是別的，都要注意他們先后的參數(shù)設(shè)置，要保證正確。如果不正確就會導(dǎo)致前一個(gè)Layer的輸出無法作為后一個(gè)Layer的輸入，說白了就是要匹配。如果不懂，可以去嘗試寫n個(gè)這樣的循環(huán)，先不考慮最后分類的結(jié)果怎么樣，n你自己定，然后你就明白了。（為了讓大家動手寫，我也是操碎了心吶！）

到了Convolutional 4的時(shí)候，原始圖片變?yōu)榱?0個(gè)1x2的Feature Maps。最后這個(gè)FC稍微有點(diǎn)特殊，特殊之處在于他的一部分是Convolutional layer 4，一部分是Max-Pooling layer 3。暫且可以不考慮那么多，就說Convolutionallayer 4，他經(jīng)過FC之后，變?yōu)?0x2x1=160維特征的一個(gè)特征向量。Deep hidden identity features就是經(jīng)過前面這一系列完美（亂七八糟）的計(jì)算得到的深層的關(guān)于輸入圖像的特征。到這里應(yīng)該明白了什么是FC，簡單說就是把上一個(gè)layer的特征全部鋪平（Dense）了。

關(guān)于特征（Features）其實(shí)坑點(diǎn)也挺多的，在Machine Learning里面Feature selection 也是一個(gè)重要的課題，后面再講吧。最后面的那個(gè)Soft-max layer，就是把FC做一個(gè)多分類回歸，關(guān)于soft-max分類呢，他是sigmoid的一個(gè)推廣，sigmoid一般解決二分類問題，而soft-max呢是多分類。細(xì)節(jié)請關(guān)注后續(xù)分享！

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