从此明白了卷积神经网络（CNN）
5星 · 超过95%的资源 144 浏览量
2021-01-27
13:06:51
上传
评论
收藏 101KB PDF 举报 
从此明白了卷积神经网络（从此明白了卷积神经网络（CNN））
初识卷积神经网络（CNN）
从今天起，正式开始讲解卷积神经网络。这是一种曾经让我无论如何也无法弄明白的东西，主要是名字就太“高级”了，网上的
各种各样的文章来介绍“什么是卷积”尤为让人受不了。
一、引子————边界检测
我们来看一个最简单的例子：“边界检测（edge detection）”，假设我们有这样的一张图片，大小8×8：
图片中的数字代表该位置的像素值，我们知道，像素值越大，颜色越亮，所以为了示意，我们把右边小像素的地方画成深色。
图的中间两个颜色的分界线就是我们要检测的边界。
怎么检测这个边界呢？我们可以设计这样的一个 滤波器（filter，也称为kernel），大小3×3：
filter
然后，我们用这个filter，往我们的图片上“盖”，覆盖一块跟filter一样大的区域之后，对应元素相乘，然后求和。计算一个区域
之后，就向其他区域挪动，接着计算，直到把原图片的每一个角落都覆盖到了为止。这个过程就是 “卷积”。
（我们不用管卷积在数学上到底是指什么运算，我们只用知道在CNN中是怎么计算的。）
这里的“挪动”，就涉及到一个步长了，假如我们的步长是1，那么覆盖了一个地方之后，就挪一格，容易知道，总共可以覆盖
6×6个不同的区域。
那么，我们将这6×6个区域的卷积结果，拼成一个矩阵：
边界检测
诶？！发现了什么？
这个图片，中间颜色浅，两边颜色深，这说明咱们的原图片中间的边界，在这里被反映出来了!
从上面这个例子中，我们发现，我们可以通过设计特定的filter，让它去跟图片做卷积，就可以识别出图片中的某些特征，比如
边界。
上面的例子是检测竖直边界，我们也可以设计出检测水平边界的，只用把刚刚的filter旋转90°即可。对于其他的特征，理论上
只要我们经过精细的设计，总是可以设计出合适的filter的。
我们的CNN（convolutional neural network），主要就是通过一个个的filter，不断地提取特征，从局部的特征到总体的特征，
从而进行图像识别等等功能。
那么问题来了，我们怎么可能去设计这么多各种各样的filter呀？首先，我们都不一定清楚对于一大推图片，我们需要识别哪些
特征，其次，就算知道了有哪些特征，想真的去设计出对应的filter，恐怕也并非易事，要知道，特征的数量可能是成千上万
的。
其实学过神经网络之后，我们就知道，这些filter，根本就不用我们去设计，每个filter中的各个数字，不就是参数吗，我们可以
通过大量的数据，来 让机器自己去“学习”这些参数嘛。这，就是CNN的原理。
二、CNN的基本概念
1.padding 填白
从上面的引子中，我们可以知道，原图像在经过filter卷积之后，变小了，从(8,8)变成了(6,6)。假设我们再卷一次，那大小就变
成了(4,4)了。
这样有啥问题呢？
主要有两个问题：
每次卷积，图像都缩小，这样卷不了几次就没了；
相比于图片中间的点，图片边缘的点在卷积中被计算的次数很少。这样的话，边缘的信息就易于丢失。
为了解决这个问题，我们可以采用padding的方法。我们每次卷积前，先给图片周围都补一圈空白，让卷积之后图片跟原来一
样大，同时，原来的边缘也被计算了更多次。
评论5
最新资源