卷积神经网络

原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/47323463

作者：hjimce

      卷积神经网络算法是n年前就有的算法，只是近年来因为深度学习相关算法为多层网络的训练提供了新方法，然后现在电脑的计算能力已非当年的那种计算水平，同时现在的训练数据很多，于是神经网络的相关算法又重新火了起来，因此卷积神经网络就又活了起来。

      在开始前，我们需要明确的是网上讲的卷积神经网络的相关教程一般指的是神经网络的前向传导过程，反向传播都是用梯度下降法进行训练，大部分深度学习库，都已经把反向求导的功能给封装好了，如果想要深入学习反向求导，就需要自己慢慢学了。

      因为卷积神经网络的经典模型是：Lenet-5实现，只要理解了这个的前向传导过程，基本上就OK了，因此我们后面主要讲解Lenet-5的实现。

一、理论阶段

       作为CNN的入门文章，没有打算啰嗦太多的东西，因为什么权值共享、局部感受野什么的，讲那么多，都是那些生物学的相关理论，看了那些玩意，大部分初学者已经烦了。卷积神经网络的相关博文也是一大堆，但是讲的，基本上都是抄过来抄过去，就像我之前不理解从S2层到C3层是怎么实现的，网上看了一大堆教程，没有一个解答这个问题的。我的个人感觉整个过程，就只有S2到C3是最难理解的。接着我将用最浅显易懂的方式进行讲解。

1、卷积

      卷积的概念这个我想只要学过图像处理的人都懂的概念了，这个不解释。我们知道对于给定的一幅图像来说，给定一个卷积核，卷积就是根据卷积窗口，进行像素的加权求和。

      卷积神经网络与我们之前所学到的图像的卷积的区别，我的理解是：我们之前学图像处理遇到卷积，一般来说，这个卷积核是已知的，比如各种边缘检测算子、高斯模糊等这些，都是已经知道卷积核，然后再与图像进行卷积运算。然而深度学习中的卷积神经网络卷积核是未知的，我们训练一个神经网络，就是要训练得出这些卷积核，而这些卷积核就相当于我们学单层感知器的时候的那些参数W，因此你可以把这些待学习的卷积核看成是神经网络的训练参数W。

2、池化

       刚开始学习CNN的时候，看到这个词，好像高大上的样子，于是查了很多资料，理论一大堆，但是实践、算法实现却都没讲到，也不懂池化要怎么实现？其实所谓的池化，就是图片下采样。这个时候，你会发现CNN每一层的构建跟图像高斯金字塔的构建有点类似，因此你如果已经懂得了图像金字塔融合的相关算法，那么就变的容易理解了。在高斯金子塔构建中，每一层通过卷积，然后卷积后进行下采样，而CNN也是同样的过程。废话不多说，这里就讲一下，CNN的池化：

        CNN的池化(图像下采样)方法很多：Mean pooling(均值采样)、Max pooling(最大值采样)、Overlapping (重叠采样)、L2 pooling(均方采样)、Local Contrast Normalization(归一化采样)、Stochasticpooling(随即采样)、Def-pooling(形变约束采样)。其中最经典的是最大池化，因此我就解释一下最大池化的实现：

原图片

       为了简单起见，我用上面的图片作为例子，假设上面的图片大小是4*4的，如上图所示，然后图片中每个像素点的值是上面各个格子中的数值。然后我要对这张4*4的图片进行池化，池化的大小为(2,2)，跨步为2，那么采用最大池化也就是对上面4*4的图片进行分块，每个块的大小为2*2，然后统计每个块的最大值，作为下采样后图片的像素值，具体计算如下图所示：

也就是说我们最后得到下采样后的图片为：

       这就是所谓的最大池化。当然以后你还会遇到各种池化方法，比如均值池化，也就是对每个块求取平均值作为下采样的新像素值。还有重叠采样的池化，我上面这个例子是没有重叠的采样的，也就是每个块之间没有相互重叠的部分，上面我说的跨步为2，就是为了使得分块都非重叠，等等，这些以后再跟大家解释池化常用方法。这里就先记住最大池化就好了，因为这个目前是最常用的。

3、feature maps 

       这个单词国人把它翻译成特征图，挺起来很专业的名词。那么什么叫特征图呢？特征图其实说白了就是CNN中的每张图片，都可以称之为特征图张。在CNN中，我们要训练的卷积核并不是仅仅只有一个，这些卷积核用于提取特征，卷积核个数越多，提取的特征越多，理论上来说精度也会更高，然而卷积核一堆，意味着我们要训练的参数的个数越多。在LeNet-5经典结构中，第一层卷积核选择了6个，而在AlexNet中，第一层卷积核就选择了96个，具体多少个合适，还有待学习。

      回到特征图概念，CNN的每一个卷积层我们都要人为的选取合适的卷积核个数，及卷积核大小。每个卷积核与图片进行卷积，就可以得到一张特征图了，比如LeNet-5经典结构中，第一层卷积核选择了6个，我们可以得到6个特征图，这些特征图也就是下一层网络的输入了。我们也可以把输入图片看成一张特征图，作为第一层网络的输入。

4、CNN的经典结构

      对于刚入门CNN的人来说，我们首先需要现在的一些经典结构：

(1)LeNet-5。这个是n多年前就有的一个CNN的经典结构，主要是用于手写字体的识别，也是刚入门需要学习熟悉的一个网络，我的这篇博文主要就是要讲这个网络

(2)AlexNet。

       在imagenet上的图像分类challenge上大神Alex提出的alexnet网络结构模型赢得了2012届的冠军，振奋人心，利用CNN实现了图片分类，别人用传统的机器学习算法调参跳到半死也就那样，Alex利用CNN精度远超传统的网络。

      其它的还有什么《Network In Network》，GoogLeNet、Deconvolution Network，在以后的学习中我们会遇到。比如利用Deconvolution Network反卷积网络实现图片的去模糊，牛逼哄哄。

     OK，理论阶段就啰嗦到这里就好了，接着就讲解 LeNet-5， LeNet-5是用于手写字体的识别的一个经典CNN：

LeNet-5结构

输入：32*32的手写字体图片，这些手写字体包含0~9数字，也就是相当于10个类别的图片

输出：分类结果，0~9之间的一个数

因此我们可以知道，这是一个多分类问题，总共有十个类，因此神经网络的最后输出层必然是SoftMax问题，然后神经元的个数是10个。LeNet-5结构：

输入层：32*32的图片，也就是相当于1024个神经元

C1层：paper作者，选择6个特征卷积核，然后卷积核大小选择5*5，这样我们可以得到6个特征图，然后每个特征图的大小为32-5+1=28，也就是神经元的个数由1024减小到了28*28=784。

S2层：这就是下采样层，也就是使用最大池化进行下采样，池化的size，选择(2,2)，也就是相当于对C1层28*28的图片，进行分块，每个块的大小为2*2，这样我们可以得到14*14个块，然后我们统计每个块中，最大的值作为下采样的新像素，因此我们可以得到S1结果为：14*14大小的图片，共有6个这样的图片。

C3层：卷积层，这一层我们选择卷积核的大小依旧为5*5，据此我们可以得到新的图片大小为14-5+1=10，然后我们希望可以得到16张特征图。那么问题来了？这一层是最难理解的，我们知道S2包含：6张14*14大小的图片，我们希望这一层得到的结果是：16张10*10的图片。这16张图片的每一张，是通过S2的6张图片进行加权组合得到的，具体是怎么组合的呢？问题如下图所示：

为了解释这个问题，我们先从简单的开始，我现在假设输入6特征图的大小是5*5的，分别用6个5*5的卷积核进行卷积，得到6个卷积结果图片大小为1*1，如下图所示：

    为了简便起见，我这里先做一些标号的定义：我们假设输入第i个特征图的各个像素值为x1i，x2i……x25i，因为每个特征图有25个像素。因此第I个特征图经过5*5的图片卷积后，得到的卷积结果图片的像素值Pi可以表示成：

这个是卷积公式，不解释。因此对于上面的P1~P6的计算方法，这个就是直接根据公式。然后我们把P1~P6相加起来，也就是：

P=P1+P2+……P6

把上面的Pi的计算公式，代入上式，那么我们可以得到：

P=WX

其中X就是输入的那6张5*5特征图片的各个像素点值，而W就是我们需要学习的参数，也就相当于6个5*5的卷积核，当然它包含着6*（5*5）个参数。因此我们的输出特征图就是：

Out=f(P+b)

这个就是从S2到C3的计算方法，其中b表示偏置项，f为激活函数。

我们回归到原来的问题：有6张输入14*14的特征图片，我们希望用5*5的卷积核，然后最后我们希望得到一张10*10的输出特征图片？

       根据上面的过程，也就是其实我们用5*5的卷积核去卷积每一张输入的特征图，当然每张特征图的卷积核参数是不一样的，也就是不共享，因此我们就相当于需要6*(5*5)个参数。对每一张输入特征图进行卷积后，我们得到6张10*10，新图片，这个时候，我们把这6张图片相加在一起，然后加一个偏置项b，然后用激活函数进行映射，就可以得到一张10*10的输出特征图了。

      而我们希望得到16张10*10的输出特征图，因此我们就需要卷积参数个数为16*(6*(5*5))=16*6*(5*5)个参数。总之，C3层每个图片是通过S2图片进行卷积后，然后相加，并且加上偏置b,最后在进行激活函数映射得到的结果。

S4层：下采样层，比较简单，也是知己对C3的16张10*10的图片进行最大池化，池化块的大小为2*2。因此最后S4层为16张大小为5*5的图片。至此我们的神经元个数已经减少为：16*5*5=400。

C5层：我们继续用5*5的卷积核进行卷积，然后我们希望得到120个特征图。这样C5层图片的大小为5-5+1=1，也就是相当于1个神经元，120个特征图，因此最后只剩下120个神经元了。这个时候，神经元的个数已经够少的了，后面我们就可以直接利用全连接神经网络，进行这120个神经元的后续处理，后面具体要怎么搞，只要懂多层感知器的都懂了，不解释。

        上面的结构，只是一种参考，在现实使用中，每一层特征图需要多少个，卷积核大小选择，还有池化的时候采样率要多少，等这些都是变化的，这就是所谓的CNN调参，我们需要学会灵活多变。

       比如我们可以把上面的结构改为:C1层卷积核大小为7*7，然后把C3层卷积核大小改为3*3等，然后特征图的个数也是自己选，说不定得到手写字体识别的精度比上面那个还高，这也是有可能的，总之一句话：需要学会灵活多变，需要学会CNN的调参。

**********************作者：hjimce   时间：2015.8.6  联系QQ：1393852684   地址：http://blog.csdn.net/hjimce 转载请保留本行信息********************