深度学习：Keras入门(二)之卷积神经网络(CNN)

卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中用于图像处理和计算机视觉任务的重要模型。Keras是一个高级神经网络API，可以方便地构建和训练复杂的CNN模型。本篇将深入介绍Keras中的CNN基本概念和结构。 1. **卷积运算**： 卷积是一种在图像处理中广泛应用的操作，它通过在输入图像上滑动一个小的滤波器（权重），对每个位置执行内积运算，然后将所有结果相加得到单个输出值。这一过程有助于提取图像的特征并降低噪声。 2. **激活函数**： 激活函数是神经网络中引入非线性的重要元素。例如，sigmoid函数将连续的输入转换为0到1之间的概率值，有助于网络学习复杂的关系。在CNN中，ReLU（Rectified Linear Unit）函数更为常见，因为它在训练时能有效避免梯度消失问题。 3. **神经元模型**： 一个神经元接收多个输入（如图中的xn），每个输入与相应的权重（wn）相乘，然后进行求和，加上偏置（θ），最后通过激活函数（如sigmoid或ReLU）转换为输出（o）。 4. **图像滤波**： 滤波器（权重矩阵，如Sobel算子）在图像上滑动，通过对每个位置应用卷积运算，改变像素值以增强某些特征或抑制噪声。例如，Sobel算子可以用于边缘检测。 5. **接受域与感知野**： 接受域是指滤波器覆盖的输入区域，例如3x3的滤波器，其接受域就是3x3的像素块。这个概念对于理解卷积层如何处理输入图像至关重要。 6. **卷积神经网络结构**： CNN通常包括卷积层（C-层）、池化层（S-层）以及全连接层。卷积层用于特征提取，池化层用于减小特征图尺寸，降低计算复杂度。全连接层则将提取的特征连接到分类或回归任务。 - **常见结构示例**： - **LeNet**：早期的CNN结构，包含卷积层和池化层。 - **AlexNet**：首次在ImageNet大赛取得突破，引入ReLU激活函数。 - **VGGNet**：以深且窄的结构闻名，使用小尺寸滤波器（3x3）进行多次卷积。 - **GoogLeNet (InceptionNet)**：引入Inception模块，优化了计算效率。 - **ResNet**：引入残差连接，解决了深度网络中的梯度消失问题。 7. **池化层**： 池化层通过取区域最大值（Max Pooling）或平均值来降低空间维度，同时保持关键信息。这有助于减少计算量和防止过拟合。 8. **卷积层与激活层**： 在Keras中，卷积层可以与激活函数结合，也可以分开设置。例如，ReLU可以作为单独的激活层添加到卷积层之后。 9. **全连接层**： 全连接层将前面卷积层得到的特征图展开成一维向量，然后通过一系列神经元连接到输出层，进行分类或回归任务。 10. **接受域、步长和填充**： - 接受域：决定了滤波器覆盖的输入区域大小。 - 步长（Stride）：滤波器移动的步距，影响输出特征图的尺寸。 - 填充（Padding）：在输入图像边缘添加额外的零，保持特征图的尺寸不变。 CNN通过卷积层和池化层对图像进行逐层处理，提取不同级别的特征，最后通过全连接层进行分类或回归。Keras提供的API使得构建和训练这些网络变得相对简单，适合初学者快速入门深度学习。