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CNN基本原理详解

       卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN），是一种前馈神经网络，人工神经元可以响应周围单元，可以进行大型图像处理。卷积神经网络包括卷积层和池化层。
       卷积神经网络是受到生物思考方式启发的MLPs（多层感知器），它有着不同的类别层次，并且各层的工作方式和作用也不同。这里提供一个较好的CNN教程（http://cs231n.github.io/convolutional-networks/）。文章中详细介绍了CNN的计算方式和数据的流动过程，这里只做简单的介绍。

传统神经网络如下图所示

CNN网络结构

如图所示，CNN网络工作时，会伴随着卷积并且不断转换着这些卷积。

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CNN基本原理

<注>：本文主要介绍CNN的基本原理，不会细说传统神经网络和神经元的知识，假定你已经了解这些。

1 CNN网络层级结构
CNN网络一共有5个层级结构：

• 输入层
• 卷积层
• 激活层
• 池化层
• 全连接FC层

输入层

       与传统神经网络/机器学习一样，模型需要输入的进行预处理操作，常见的3中预处理方式有：

• 去均值
• 归一化
• PCA/SVD降维等

卷积层

       局部感知：人的大脑识别图片的过程中，并不是一下子整张图同时识别，而是对于图片中的每一个特征首先局部感知，然后更高层次对局部进行综合操作，从而得到全局信息。
       卷积层使用“**卷积核”**进行局部感知。举个例子来讲，一个32×32×3的RGB图经过一层5×5×3的卷积后变成了一个28×28×1的特征图，那么输入层共有32×32×3=3072个神经元，第一层隐层会有28×28=784个神经元，这784个神经元对原输入层的神经元只是局部连接，如下图所示：

       通过局部感知特性，大大减少了模型的计算参数。但是仅仅这样还是依然会有很多参数。这就有了权值共享机制：
       在上面的局部感知中，假设有1m的隐层神经元，每个神经元1010的连接，这样就会有1m10*10个参数。实际上，对于每一层来讲，所有神经元对应的权值应该是相等的，也就是说，第一个神经元的参数向量为[w1,w2,…,w100]，那么其他同层的神经元也是[w1,w2,…,w100]，这就是权值共享。
       为什么需要权值共享呢？同一层下的神经元的连接参数只与特征提取的有关，而与具体的位置无关，因此可以保证同一层中所有位置的连接是权值共享的。例如：第一层隐层是一般用边缘检测，第二层是对第一层学到的边缘曲线组合得到一些特征，比如：角度、线形等；第三层会学到更加复杂的特征，比如：眼睛、眉毛等。对于同一层来说，他们提取特征的方式是一样的，第三层的神经元都是用来提取“眼睛”的特征，因此，需要计算的参数是一样的。

激励层

所谓激励，实际上是对卷积层的输出结果做一次非线性映射。
如果不用激励函数（其实就相当于激励函数是f(x)=x），这种情况下，每一层的输出都是上一层输入的线性函数。容易得出，无论有多少神经网络层，输出都是输入的线性组合，与没有隐层的效果是一样的，这就是最原始的感知机了。
常用的激励函数有：

• Sigmoid函数
• Tanh函数
• ReLU
• Leaky ReLU
• ELU
• Maxout
  激励层建议：首先ReLU，因为迭代速度快，但是有可能效果不加。如果ReLU失效的情况下，考虑使用Leaky ReLU或者Maxout，此时一般情况都可以解决。Tanh函数在文本和音频处理有比较好的效果。

池化层

池化（Pooling）：也称为欠采样或下采样。主要用于特征降维，压缩数据和参数的数量，减小过拟合，同时提高模型的容错性。主要有：

• Max Pooling：最大池化
• Average Pooling：平均池化

通过池化层，使得原本44的特征图压缩成了22，从而降低了特征维度。

虽然人不太容易分辨出池化后的特征图，但是没关系，机器还是可以识别的。

输出层

经过前面若干次卷积+激励+池化后，终于来到了输出层，模型会将学到的一个高质量的特征图片全连接层。其实在全连接层之前，如果神经元数目过大，学习能力强，有可能出现过拟合。因此，可以引入dropout操作，来随机删除神经网络中的部分神经元，来解决此问题。还可以进行局部归一化（LRN）、数据增强等操作，来增加鲁棒性，这里不做介绍。
当来到了全连接层之后，可以理解为一个简单的多分类神经网络（如：BP神经网络），通过softmax函数得到最终的输出。整个模型训练完毕。
下图展示了一个含有多个卷积层+激励层+池化层的过程：