ng-深度学习-课程笔记-11: 卷积神经网络(Week1)

1 边缘检测( edage detection )

下图是垂直边缘检测的例子，实际上就是用一个卷积核进行卷积的过程。

这个例子告诉我们，卷积可以完成垂直方向的边缘检测。同理卷积也可以完成水平方向的边缘检测，还可以完成各种不同角度的边缘检测。

计算机视觉的研究者会用几种不同的卷积核来做边缘检测。

但是在深度学习时代，我们不需要使用那些卷积核，我们把卷积核的数字设置成参数，通过训练来学习到不同的卷积核， 以此对图像进行处理，抽取相应的特征。

 

 

2 padding和步长( padding, stride )

如果采用上述的方法进行卷积，那么图像会缩小，而且原图的边缘信息在卷积中的参与度比较少，我们可以使用padding来解决这个问题，即在外围填充像素，比如填充0。

padding的参数p，表示在外围填充了几层。填充了p层，则原图像的高和宽都会增加2*p，因为会在两边填充所以是2*p。

一个n*n的图像，padding为p，在f*f的卷积核的卷积下，卷积后的图像为 ( n + 2p - f + 1) * ( n + 2p - f + 1 )。

valid convolution：没有padding的卷积。

same convolutioin：设定了padding使得卷积后图像大小不变的卷积，即 n = n+2p-f+1，那么p = ( f - 1 ) / 2，所以为了保证p为整数，一般f都为奇数。

stride决定了卷积核每次移动的步长，假定步长参数为s，每次移动s步。

一个n*n的图像，f*f的卷积核，padding为p，stride为s，卷积后的图像size为 ( n + 2p - f ) / s + 1，为了防止小数，应该向下取整$\left \lfloor ( n + 2p - f ) / s + 1 \right \rfloor$，表示卷积核在某个方向上无法继续移动。

 

3 三维卷积( Convolutions over volumes )

考虑到图像的3通道，这个时候的卷积核也应该是3通道的，卷积运算的时候把3个通道的结果加起来作为结果，剩下的就和之前的卷积没什么差别。

再考虑多个卷积核的情况，用#filter表示卷积核个数，则卷积后的图像可以看成#filter层的图像，每一层是单个卷积核卷积后的结果，单个卷积核的通道是3。

用nc表示通道数，用nc' 表示卷积核的数目，那么原始图片是n * n * nc，卷积核是f * f * nc，则卷积后的图片为 (n - f + 1) * ( n - f + 1) * nc'。这里默认p为0，s为1，如果不是则参考之前的计算公式$\left \lfloor ( n + 2p - f ) / s + 1 \right \rfloor$。

 

4 卷积网络( convolutional network )

在神经网络中，在对原图像卷积后我们还要做一些运算，卷积可以看成wx的运算，我们还要加上偏置b，以及激活的运算。

先考虑单层卷积网络，如下图所示，输入图像为6*6*3的矩阵。

用第1个卷积核对输入矩阵卷积，用卷积得到的矩阵加上一个偏置b1（python会将它广播成shape为4*4的矩阵)，用relu激活，得到一个4*4的矩阵。

用第2个卷积核对输入矩阵卷积，用卷积得到的矩阵加上一个偏置b2，用relu激活，得到另一个4*4的矩阵。

把这个两个矩阵堆叠起来，形成4*4*2的矩阵，作为单元的输出。

卷积核的大小3*3*3，加上1个偏置，等于28，然后乘以卷积核的个数2，就是56，这就是该卷积层的参数个数。

不管你的图有多大，需要的参数个数都是一样的，这是卷积神经网络的一个特点，可以防止过拟合。

做下符号约定，$f^{[l]}$表示l层的卷积核大小（边长），$p^{[l]}$表示l层的padding，$s^{[l]}$表示l层的stride，$nc^{[l]}$表示l层的卷积核个数。

 

 

5 池化层( Pooling layers )

最大池化就是把矩阵分成几块，比如4*4就分成4个2*2的块，每个块取最大的值作为该块的值，形成一个2*2的矩阵。

这里参数f为2，表示2*2，参数s为2，表示移动2格。有点类似卷积的操作，只是用最大化代替了卷积运算。

可以把4*4看成某些特征的集合，数字大意味着可能提取了某个特定特征，比如左上象限存在的这个特征9，可能是一个猫的眼睛，而右上象限就没有这个特征。

最大化的实际作用就是，只要在任何一个象限提取到了某个特征，它就会被保留在最大池化的输出里。

如果在过滤器中提取到某个特征，那么保留了一个较大的数字，如果没有提取到这个特征，可能在右上象限不存在这个特征，那么其中的最大值也还是很小。

池化从二维推到三维就只是简单地叠加一层层的矩阵，每层还是按二维的池化那样做，没什么变化，输入是几通道，输出就是几通道。

平均池化和最大池化类似，就是最大化操作变成了取平均操作，目前来说，最大池化比平均池化更常用。

你可以根据自己意愿添加padding参数，只不过，最大池化中很少用padding。

 

6 卷积神经网络的示例( Convolutional neural network example )

一个典型的卷积神经网络就是（卷积1，池化1，卷积2，池化2，..，压平，全连接）。

可以直接把卷积和池化看成一类卷积操作，那整个过程其实就是进行多次的卷积，压平，然后接1层或几层全连接，最后接输出层。

这是典型的卷积神经网络结构，里面有很多超参数，常规做法是，尽量不要自己设置超参数，而是查看文献，选一个在别人任务中效果很好的架构。

如下图所示，可以看到图像的大小会越来越小，但是通道会越来越大。

 

7 为什么要卷积( Why convolutions)

卷积有两个重要的性质，一个是权值共享，一个是稀疏连接。正是因为这两个性质，卷积减少了很多参数，防止了过拟合。

权值共享很好理解，对于图像的每一部分都使用卷积核，卷积核就是共享的权值。卷积核在图像的一部分发挥了作用，那么在其它部分也能发挥作用。

稀疏连接就是每一层的输出只依赖于部分的输入，就是卷积的时候，一个输出是由图像的一部分卷积而来的。相比于全连接层，它减少了很多连接。