卷积神经网络CNN总结

从神经网络到卷积神经网络（CNN）
我们知道神经网络的结构是这样的：

那卷积神经网络跟它是什么关系呢？
其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。

卷积神经网络的层级结构
      • 数据输入层/ Input layer
　　• 卷积计算层/ CONV layer
　　• ReLU激励层 / ReLU layer
　　• 池化层 / Pooling layer
　　• 全连接层 / FC layer

1.数据输入层
该层要做的处理主要是对原始图像数据进行预处理，其中包括：
　　• 去均值：把输入数据各个维度都中心化为0
　　• 归一化：幅度归一化到同样的范围
　　• PCA/白化：用PCA降维；白化是对数据各个特征轴上的幅度归一化

去均值与归一化效果图：

去相关与白化效果图：

2.卷积计算层
这一层就是卷积神经网络最重要的一个层次，也是“卷积神经网络”的名字来源。
在这个卷积层，有两个关键操作：
　　• 局部关联。每个神经元看做一个滤波器(filter)
　　• 窗口(receptive field)滑动， filter对局部数据计算

先介绍卷积层遇到的几个名词：
　　• 深度/depth（解释见下图）
　　• 步长/stride （窗口一次滑动的长度）
　　• 填充值/zero-padding

填充值是什么呢？以下图为例子，比如有这么一个5*5的图片（一个格子一个像素），我们滑动窗口取2*2，步长取2，那么我们发现还剩下1个像素没法滑完，那怎么办呢？



那我们在原先的矩阵加了一层填充值，使得变成6*6的矩阵，那么窗口就可以刚好把所有像素遍历完。这就是填充值的作用。

卷积的计算（注意，下面蓝色矩阵周围有一圈灰色的框，那些就是上面所说到的填充值）

这里的蓝色矩阵就是输入的图像，粉色矩阵就是卷积层的神经元，这里表示了有两个神经元（w0,w1）。绿色矩阵就是经过卷积运算后的输出矩阵，这里的步长设置为2。

蓝色的矩阵(输入图像)对粉色的矩阵（filter）进行矩阵内积计算并将三个内积运算的结果与偏置值b相加（比如上面图的计算：2+（-2+1-2）+（1-2-2） + 1= 2 - 3 - 3 + 1 = -3），计算后的值就是绿框矩阵的一个元素。

下面的动态图形象地展示了卷积层的计算过程：

参数共享机制
　　• 在卷积层中每个神经元连接数据窗的权重是固定的，每个神经元只关注一个特性
　　• 需要估算的权重个数减少: AlexNet 1亿 => 3.5w
　　• 一组固定的权重和不同窗口内数据做内积: 卷积

3.激励层
把卷积层输出结果做非线性映射。

CNN采用的激励函数一般为ReLU(The Rectified Linear Unit/修正线性单元)，它的特点是收敛快，求梯度简单，但较脆弱，图像如下。

激励层的实践经验：
　　①不要用sigmoid！不要用sigmoid！不要用sigmoid！
　　② 首先试RELU，因为快，但要小心点
　　③ 如果2失效，请用Leaky ReLU或者Maxout
　　④ 某些情况下tanh倒是有不错的结果，但是很少

4.池化层
池化层夹在连续的卷积层中间， 用于压缩数据和参数的量，减小过拟合。
简而言之，如果输入是图像的话，那么池化层的作用就是压缩图像。

池化层用的方法有Max pooling 和 average pooling，而实际用的较多的是Max pooling。

这里就说一下Max pooling，其实思想非常简单。

对于每个2*2的窗口选出最大的数作为输出矩阵的相应元素的值，比如输入矩阵第一个2*2窗口中最大的数是6，那么输出矩阵的第一个元素就是6，如此类推。

5.全连接层
两层之间所有神经元都有权重连接，通常全连接层在卷积神经网络尾部。也就是跟传统的神经网络神经元的连接方式是一样的：

一般CNN结构依次为
　　1. INPUT
　　2. [[CONV -> RELU]*N -> POOL?]*M
　　3. [FC -> RELU]*K
　　4. FC

卷积神经网络之训练算法
　　1. 同一般机器学习算法，先定义Loss function，衡量和实际结果之间差距。
　　2. 找到最小化损失函数的W和b， CNN中用的算法是SGD（随机梯度下降）。

卷积神经网络之优缺点
优点
　　• 共享卷积核，对高维数据处理无压力
　　• 无需手动选取特征，训练好权重，即得特征分类效果好
缺点
　　• 需要调参，需要大样本量，训练最好要GPU
　　• 物理含义不明确（也就说，我们并不知道没个卷积层到底提取到的是什么特征，而且神经网络本身就是一种难以解释的“黑箱模型”）

卷积神经网络之典型CNN
　　• LeNet，这是最早用于数字识别的CNN
　　• AlexNet， 2012 ILSVRC比赛远超第2名的CNN，比
　　• LeNet更深，用多层小卷积层叠加替换单大卷积层。
　　• ZF Net， 2013 ILSVRC比赛冠军
　　• GoogLeNet， 2014 ILSVRC比赛冠军
　　• VGGNet， 2014 ILSVRC比赛中的模型，图像识别略差于GoogLeNet，但是在很多图像转化学习问题(比如object detection)上效果奇好

卷积神经网络之 fine-tuning
何谓fine-tuning？
fine-tuning就是使用已用于其他目标、预训练好模型的权重或者部分权重，作为初始值开始训练。

那为什么我们不用随机选取选几个数作为权重初始值？原因很简单，第一，自己从头训练卷积神经网络容易出现问题；第二，fine-tuning能很快收敛到一个较理想的状态，省时又省心。

那fine-tuning的具体做法是？
　　• 复用相同层的权重，新定义层取随机权重初始值
　　• 调大新定义层的的学习率，调小复用层学习率

卷积神经网络的常用框架

Caffe
　　• 源于Berkeley的主流CV工具包，支持C++,python,matlab
　　• Model Zoo中有大量预训练好的模型供使用
Torch
　　• Facebook用的卷积神经网络工具包
　　• 通过时域卷积的本地接口，使用非常直观
　　• 定义新网络层简单
TensorFlow
　　• Google的深度学习框架
　　• TensorBoard可视化很方便
　　• 数据和模型并行化好，速度快

总结
卷积网络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。

CNN一个非常重要的特点就是头重脚轻（越往输入权值越小，越往输出权值越多），呈现出一个倒三角的形态，这就很好地避免了BP神经网络中反向传播的时候梯度损失得太快。

卷积神经网络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，避免了显式的特征抽取，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。

以下是我自己在学习CNN的时候遇到的一些困惑，以及查阅一些资料后得到的一些答案。

第一个问题：为什么不用BP神经网络去做呢？
1.全连接，权值太多，需要很多样本去训练，计算困难
　　• 应对之道：减少权值的尝试，局部连接，权值共享

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。
　　第二级神器，即权值共享。

2.边缘过渡不平滑
　　• 应对之道：采样窗口彼此重叠

第二个问题：LeNet里的隐层的神经元个数怎么确定呢？
它和原图像，也就是输入的大小（神经元个数）、滤波器的大小和滤波器在图像中的滑动步长都有关！

LeNet-5共有7层，不包含输入，每层都包含可训练参数（连接权重）。输入图像为32*32大小。

例如，我的图像是1000x1000像素，而滤波器大小是10x10，假设滤波器没有重叠，也就是步长为10，这样隐层的神经元个数就是(1000x1000 )/ (10x10)=100x100个神经元了。

那重叠了怎么算？比如上面图的C2中28*28是如何得来的？这里的步长就是1，窗口大小是5*5，所以窗口滑动肯定发生了重叠。下图解释了28的由来。

第三个问题：S2层是一个下采样层是干嘛用的？为什么是下采样？
也就是上面所说的池化层，只是叫法不同而已。这层利用图像局部相关性的原理，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，相当于图像压缩。