深度学习 卷积神经网络学习笔记1

BP神经网络存在以下问题：

1.层次较多时需要耗费大量资源

2.当数据量较小时，容易产生过拟合现象

1.卷积神经网络结构

卷积神经网络（简称CNN）的结构图如下图

卷积神经网络由一般结构构成：卷积层、激励层、池化层、全连接层

2.卷积层作用

        卷积层学习输入的特征表示，在学习过程中输入特征会被分割成一些区块，每个区块的卷积核相同，输入特征与卷积核做卷积，

利用权值共享的方式把结果传递给激活函数，权值共享可以减少模型的复杂度、使网络更易训练

3.池化层作用

       池化层夹在连续的卷积层和激励层中间，进行数据压缩，减小过拟合，主要的压缩方式有Max pooling(取数据区块的最大值)

和average pooling（取数据区块的平均值），

4.全连接层（BP神经网络）

        几个卷积层和池化层之后，通常有一个或几个全连接层，他们把前一层所有的神经元与当前层的每一个神经元相连接，这一层

利用的是BP神经网络进行计算

5.卷积神经网络的应用

1.计算机视觉：图像分类、对象追踪、姿态估计、视觉显著性检测、行为追踪、场景标示

2.自然语言处理（NLP）：把句子或文档以矩阵的形式表示，把矩阵当成一副图像

3.语音识别等

6.卷积神经网络怎样减少梯度下降

通过激活函数relu减少梯度下降