手写数字识别CNN笔记

CNN 有2大特点：

1. 能够有效的将大数据量的图片降维成小数据量
2. 能够有效的保留图片特征，符合图片处理的原则

典型的 CNN 由3个部分构成：

1. 卷积层
2. 池化层
3. 全连接层

卷积——提取特征

　　卷积是当把一个函数“翻转”并移位x时，测量f和g之间的重叠。 当为离散对象时，积分就变成求和。

 

 　　卷积核特性：平移不变性，局部性

　　

• 图像的平移不变性使我们以相同的方式处理局部图像，而不在乎它的位置。

• 局部性意味着计算相应的隐藏表示只需一小部分局部图像像素。

• 在图像处理中，卷积层通常比全连接层需要更少的参数，但依旧获得高效用的模型。

• 卷积神经网络（CNN）是一类特殊的神经网络，它可以包含多个卷积层。

• 多个输入和输出通道使模型在每个空间位置可以获取图像的多方面特征。

 

填充和步幅

　　　　

在应用多层卷积时，我们常常丢失边缘像素。 由于我们通常使用小卷积核，因此对于任何单个卷积，我们可能只会丢失几个像素。 但随着我们应用许多连续卷积层，累积丢失的像素数就多了。 解决这个问题的简单方法即为填充（padding）：在输入图像的边界填充元素（通常填充元素是0）。

 

重点：　　

　　卷积神经网络中卷积核的高度和宽度通常为奇数，例如1、3、5或7。 选择奇数的好处是，保持空间维度的同时，我们可以在顶部和底部填充相同数量的行，在左侧和右侧填充相同数量的列。

　　1. 卷积核的大小是奇数； 2. 所有边的填充行数和列数相同； 3. 输出与输入具有相同高度和宽度 则可以得出：输出Y[i, j]是通过以输入X[i, j]为中心，与卷积核进行互相关计算得到的。

步幅：可以减小输出的高和宽，例如输出的高和宽仅为输入的高和宽的1/n（n是一个大于1的整数）。

 

LeNet:　　

　　它是最早发布的卷积神经网络之一，因其在计算机视觉任务中的高效性能而受到广泛关注。 这个模型是由AT&T贝尔实验室的研究员Yann LeCun在1989年提出的（并以其命名），目的是识别图像 [LeCun et al., 1998]中的手写数字。

　　

LeNet（LeNet-5）由两个部分组成：

• 卷积编码器：由两个卷积层组成;

• 全连接层密集块：由三个全连接层组成。

• 卷积神经网络（CNN）是一类使用卷积层的网络。

• 在卷积神经网络中，我们组合使用卷积层、非线性激活函数和汇聚层。

• 为了构造高性能的卷积神经网络，我们通常对卷积层进行排列，逐渐降低其表示的空间分辨率，同时增加通道数。

• 在传统的卷积神经网络中，卷积块编码得到的表征在输出之前需由一个或多个全连接层进行处理。