第9章 深度卷积神经网络
深度学习-CNN卷积神经网络PPT课件
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Sparse Connectivity
这么做是有道理的，就是根据一些生物学的研究 我们的视觉感知细胞其实是局部感知的，比如我 们用很小的卷积核来提取整幅图像的布局边缘信 息，这时候采用全连接的意义并不大，不能学到 很好的图像特征信息，而且模型复杂度还很高。
上图中红色框里面的表示稀疏连接 上图中蓝色框里面表示非稀疏连接
上图就是max pooling导致的局部平移不变性，我们可以看到下面的卷积层的输入向右平移了 一个神经元，即输入层对应神经元的值都变了，可是上面的pooling层的值只有部分改变了。 这里只是对一个feature map做池化，其实对多个feature map做池化还可能解决旋转不变性的 问题。
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Equivariant Representation
现在还只有一个思想没有讲，就是不变性，前面在池化的时候已经提到过，池化可以实现局部 平移不变性的效果，甚至可以通过变化实现旋转不变性。但是如果有大范围的平移怎么办那， 是否还存在平移不变性那。这里卷积层和全连接层就对平移不变性起到了很大的作用。
和传统的前馈神经网络类似，整个网络的模型有几种因素决定。我们传统的前馈神经网络 隐藏层一般是全连接的，而CNN的隐藏层又分为convolutional layer，pooling layer和最后的 fully-connected layer，这些隐藏层的区别是CNN之所以为CNN的重要原因，而另外各个神经 元激活函数的选择以及整个网络损失函数的选择都与FNN类似。下面我们主要讲解LeNet-5。
如图所示，一个卷积操作就是指卷积核和同样 大小的一个图像矩阵相乘，然后再向下或者向 右滑动卷积核，执行下一个卷积操作。这样用 卷积核在整个图像上面滑动一遍便生成了一个 卷积层。
卷积神经网络ppt课件
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LetNet-5
比特面编码：将一个灰度图像为8 bit/像素中每个像素的第j个比特抽取出来，就得到一个称为比特平面的二值 图像，于是图像完全可以用一组共8个比特平面来表示，对灰度图像的编码转为对比特平面的二值化方块编码。 为此，将每个比特面分为不重叠的m×n个元素的子块。
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池化层的误差传递
大部分池化层没有需要训练的参数，只需要将误差传递。以Max Pooling为 例
Layer l-1
Layer l
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池化层的误差传递
5. C5层是一个卷积层，有120个特征图。每个单元与S4层的全部16个单元的5*5邻 域相连，故C5特征图的大小为1*1：这构成了S4和C5之间的全连接。之所以仍 将C5标示为卷积层而非全连接层，是因为如果LeNet-5的输入变大，而其他的 保持不变，那么此时特征图的维数就会比1*1大。C5层有48120个可训练连接。
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卷积层的训练
layer l-1
L-1
层
？
的
误
差
L-1
层 的
输 出
layer l
L
层 的 误 差
L
层 的 输 入
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卷积层的误差传播
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卷积层的误差传播
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卷积层的误差传播
卷积操作 21
卷积层filter权重梯度的计算
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卷积层filter权重梯度的计算
深度学习之卷积神经网络经典模型介绍
深度学习之卷积神经网络经典模型介绍1. AlexNet(2012)论文来自“ImageNet Classification with Deep Convolutional Networks”，在2012年ILSVRC（ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge）赢得了分类识别第一名的好成绩。
2012年也标志卷积神经网络在TOP 5测试错误率的元年，AlexNet的TOP 5错误率为15.4%。
AlexNet由5层卷积层、最大池化层、dropout层和3层全连接层组成，网络用于对1000个类别图像进行分类。
AlexNet主要内容1.在ImageNet数据集上训练网络，其中数据集超过22000个类，总共有大于1500万张注释的图像。
2.ReLU非线性激活函数（ReLU函数相对于tanh函数可以减少训练时间，时间上ReLU比传统tanh函数快几倍）。
3.使用数据增强技术包括图像转换，水平反射和补丁提取。
4.利用dropout方法解决过拟合问题。
5.使用批量随机梯度下降训练模型，使用特定的动量和权重衰减。
6.在两台GTX 580 GPU上训练了五至六天。
2. VGG Net（2014）2014年牛津大学学者Karen Simonyan 和Andrew Zisserman 创建了一个新的卷积神经网络模型，19层卷积层，卷积核尺寸为3×3，步长为1，最大池化层尺寸为2×2，步长为2.VGG Net主要内容1.相对于AlexNet模型中卷积核尺寸11×11，VGG Net的卷积核为3×3。
作者的两个3×3的conv层相当于一个5×5的有效感受野。
这也就可以用较小的卷积核尺寸模拟更大尺寸的卷积核。
这样的好处是可以减少卷积核参数数量。
2.三个3×3的conv层拥有7×7的有效感受野。
卷积神经网络与循环神经网络
卷积神经网络与循环神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是目前深度学习领域最为流行的两种神经网络架构。
它们分别适用于不同的数据类型和任务，能够有效地处理图像、语音、文本等各种形式的数据。
一、卷积神经网络卷积神经网络是一种专门用于处理格状数据（如图像）的神经网络模型。
它的核心思想是利用卷积操作对输入数据进行特征提取，然后通过池化操作减小特征图的尺寸，最后将提取到的特征输入全连接层进行分类或回归。
卷积神经网络的结构主要包括卷积层、池化层和全连接层。
1.1卷积层卷积层是卷积神经网络的核心组件，它通过卷积操作对输入数据进行特征提取。
卷积操作是指使用一个滤波器（也称为卷积核）在输入数据上进行滑动计算，得到对应位置的输出。
滤波器的参数是在训练过程中通过反向传播算法学习得到的。
在图像处理中，卷积操作可以帮助提取图像中的边缘、纹理、角点等特征。
卷积层一般会使用多个不同的滤波器，从而提取多个不同的特征。
1.2池化层池化层是利用池化操作对卷积层的输出进行降采样，从而减小特征图的尺寸。
常见的池化操作有最大池化和平均池化。
最大池化是保留每个区域内的最大值作为输出，平均池化是计算每个区域内的平均值作为输出。
池化操作的目的是减少计算复杂度和减小过拟合。
1.3全连接层全连接层是卷积神经网络的最后一层，它将池化层的输出作为输入进行分类或回归。
全连接层的每个神经元都与上一层的所有神经元相连，输出一个标量值。
全连接层通常使用一种称为softmax的函数将输出转化为概率分布，再根据不同任务进行相应的损失函数计算和优化。
卷积神经网络通过共享权重和局部感知野的设计，大大减少了模型参数的数量，同时也能够保留输入数据的局部结构特征。
这使得卷积神经网络在图像识别、目标检测、语义分割等计算机视觉任务中取得了很大的成功。
二、循环神经网络循环神经网络是一种专门用于处理序列数据（如语音、文本）的神经网络模型。
深度卷积神经网络的原理与应用
深度卷积神经网络的原理与应用深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, DCNN）是一种在计算机视觉领域取得巨大成功的深度学习模型。
它通过模拟人脑视觉系统的工作原理，能够对图像进行高效的特征提取和分类。
本文将介绍DCNN的原理、结构和应用，并探讨其在计算机视觉领域的前沿研究。
一、DCNN的原理DCNN的核心思想是模拟人脑视觉系统中的神经元活动。
人脑视觉系统通过多层次的神经元网络对图像进行处理，从低级特征（如边缘、纹理）逐渐提取到高级特征（如形状、物体）。
DCNN也采用了类似的层次结构，通过多层卷积和池化层对图像进行特征提取，再通过全连接层进行分类。
具体来说，DCNN的核心组件是卷积层。
卷积层通过一系列的卷积核对输入图像进行卷积操作，提取图像的局部特征。
每个卷积核对应一个特定的特征，如边缘、纹理等。
卷积操作可以有效地减少参数数量，提高计算效率。
此外，卷积层还通过非线性激活函数（如ReLU）引入非线性，增加模型的表达能力。
为了减小特征图的尺寸，DCNN还引入了池化层。
池化层通过对特征图进行降采样，保留重要的特征同时减小计算量。
常用的池化操作有最大池化和平均池化。
通过多次卷积和池化操作，DCNN可以逐渐提取出图像的高级特征。
二、DCNN的结构DCNN的结构通常由多个卷积层、池化层和全连接层组成。
其中，卷积层和池化层用于特征提取，全连接层用于分类。
除了这些基本组件，DCNN还可以引入一些额外的结构来提高性能。
一种常见的结构是残差连接（Residual Connection）。
残差连接通过跳过卷积层的部分输出，将输入直接与输出相加，从而解决了深层网络训练困难的问题。
这种结构能够有效地减少梯度消失和梯度爆炸，加速网络收敛。
另一种常见的结构是注意力机制（Attention Mechanism）。
注意力机制通过给予不同特征不同的权重，使网络能够更加关注重要的特征。
这种结构在处理复杂场景或多目标识别时能够提升模型的性能。
深度学习之神经网络(CNN-RNN-GAN)算法原理+实战课件PPT模板可编辑全文
8-5showandtell模型
8-2图像生成文本评测指标
8-4multi-modalrnn模型
8-6showattendandtell模型
8-10图像特征抽取(1)-文本描述文件解析
8-8图像生成文本模型对比与总结
8-9数据介绍，词表生成
8-7bottom-uptop-downattention模型
第6章图像风格转换
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6-1卷积神经网络的应用
6-2卷积神经网络的能力
6-3图像风格转换v1算法
6-4vgg16预训练模型格式
6-5vgg16预训练模型读取函数封装
6-6vgg16模型搭建与载入类的封装
第6章图像风格转换
单击此处添加文本具体内容，简明扼要的阐述您的观点。根据需要可酌情增减文字，与类别封装
06
7-12数据集封装
第7章循环神经网络
7-13计算图输入定义
7-14计算图实现
7-15指标计算与梯度算子实现
7-18textcnn实现
7-17lstm单元内部结构实现
7-16训练流程实现
第7章循环神经网络
7-19循环神经网络总结
第8章图像生成文本
08
第8章图像生成文本
02
9-9文本生成图像text2img
03
9-10对抗生成网络总结
04
9-11dcgan实战引入
05
9-12数据生成器实现
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第9章对抗神经网络
9-13dcgan生成器器实现
9-14dcgan判别器实现
9-15dcgan计算图构建实现与损失函数实现
9-16dcgan训练算子实现
9-17训练流程实现与效果展示9-14DCGAN判别器实现9-15DCGAN计算图构建实现与损失函数实现9-16DCGAN训练算子实现9-17训练流程实现与效果展示
【机器学习基础】卷积神经网络（CNN）基础
【机器学习基础】卷积神经⽹络（CNN）基础最近⼏天陆续补充了⼀些“线性回归”部分内容，这节继续机器学习基础部分，这节主要对CNN的基础进⾏整理，仅限于基础原理的了解，更复杂的内容和实践放在以后再进⾏总结。
卷积神经⽹络的基本原理 前⾯对全连接神经⽹络和深度学习进⾏了简要的介绍，这⼀节主要对卷积神经⽹络的基本原理进⾏学习和总结。
所谓卷积，就是通过⼀种数学变换的⽅式来对特征进⾏提取，通常⽤于图⽚识别中。
既然全连接的神经⽹络可以⽤于图⽚识别，那么为什么还要⽤卷积神经⽹络呢？（1）⾸先来看下⾯⼀张图⽚： 在这个图⽚当中，鸟嘴是⼀个很明显的特征，当我们做图像识别时，当识别到有“鸟嘴”这样的特征时，可以具有很⾼的确定性认为图⽚是⼀个鸟类。
那么，在提取特征的过程中，有时就没有必要去看完整张图⽚，只需要⼀⼩部分就能识别出⼀定具有代表的特征。
因此，使⽤卷积就可以使某⼀个特定的神经元（在这⾥，这个神经元可能就是⽤来识别“鸟嘴”的）仅仅处理带有该特征的部分图⽚就可以了，⽽不必去看整张图⽚。
那么这样就会使得这个神经元具有更少的参数（因为不⽤再跟图⽚的每⼀维输⼊都连接起来）。
（2）再来看下⾯⼀组图⽚：上⾯两张图⽚都是鸟类，⽽不同的是，两只鸟的“鸟嘴”的位置不同，但在普通的神经⽹络中，需要有两个神经元，⼀个去识别左上⾓的“鸟嘴”，另⼀个去识别中间的“鸟嘴”： 但其实这两个“鸟嘴”的形状是⼀样的，这样相当于上⾯两个神经元是在做同⼀件事情。
⽽在卷积神经⽹络中，这两个神经元可以共⽤⼀套参数，⽤来做同⼀件事情。
（3）对样本进⾏⼦采样，往往不会影响图⽚的识别。
如下⾯⼀张图： 假设把⼀张图⽚当做⼀个矩阵的话，取矩阵的奇数⾏和奇数列，可看做是对图⽚的⼀种缩放，⽽这种缩放往往不会影响识别效果。
卷积神经⽹络中就可以对图⽚进⾏缩放，是图⽚变⼩，从⽽减少模型的参数。
卷积神经⽹络的基本结构如图所⽰： 从右到左，输⼊⼀张图⽚→卷积层→max pooling（池化层）→卷积层→max pooling（池化层）→......→展开→全连接神经⽹络→输出。
卷积神经网络SIP微系统实现
近年来，随着深度学习（Deep Learning）技术的发展，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在目标检测、人脸识别等机器视觉领域广泛应用。
由于CNN的算法复杂度对运行平台的计算要求较卷积神经网络SIP微系统实现吕浩1，2，张盛兵1，王佳1，刘硕2，景德胜21.西北工业大学计算机学院，西安7100722.中国航空工业集团公司西安航空计算技术研究所，西安710065摘要：近年来，微电子技术进入到纳电子/集成微系统时代，SIP（System in Package）和SOC（System on Chip）是微系统实现的两种重要技术途径；基于神经网络的深度学习技术在图形图像、计算机视觉和目标识别等方面得以广泛应用。
卷积神经网络的深度学习技术在嵌入式平台的小型化、微型化是一项重要研究领域。
如何将神经网络轻量化和微系统相结合，达到性能、体积和功耗的最优化平衡是一难点。
介绍了一款将SIP技术和基于FPGA的卷积神经网络相结合的微系统实现方案，它以Zynq SOC和FLASH、DDR3存储器为主要组成，利用SIP高密度系统封装技术进行集成，在其中的PL端（FPGA）采用HLS来设计CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）中的卷积层和池化层，生成IP核，分时复用构建微系统，设计实现了Micro_VGGNet轻量化模型。
测试采用MNIST手写数字数据集作为训练和测试样本，该微系统能够实准确识别手写数字，准确率达到98.1%。
体积仅为30mm×30mm×1.2mm，在100MHz工作频率下，图像处理速度可达到20.65FPS，功耗仅为2.1W，实现了轻量化神经网络微系统的多目标平衡（性能、体积和功耗）。
关键词：微系统；系统级封装（SIP）；卷积神经网络（CNN）；数字识别文献标志码：A中图分类号：TP368.2doi：10.3778/j.issn.1002-8331.2009-0011Implementation of Convolutional Neural Network SIP MicrosystemLYU Hao1，2,ZHANG Shengbing1,WANG Jia1,LIU Shuo2,JING Desheng21.School of Computer Science and Engineering,Northwestern Polytechnical University,Xi’an710072,China2.Xi’an Aeronautics Computing Technique Research Institute,Aviation Industry Corporation of China,Xi’an710065,ChinaAbstract：In recent years,microelectronics technology has entered the era of nanoelectronics/integrated microsystems. SIP（System in Package）and SOC（System on Chip）are two important technical approaches for the realization of micro-systems.Deep learning technology based on neural network is widely used in computer vision and target recognition areas.How to combine lightweight neural network with micro system to achieve the optimal balance of performance, volume and power consumption is a difficult problem.The miniaturization of embedded platforms for deep learning technology of convolutional neural networks is an important research field.This article introduces a microsystem imple-mentation scheme that combines SIP technology and FPGA-based convolutional neural network.It uses Zynq SOC, FLASH,and DDR3memory as the main components,and uses SIP high-density system packaging technology for integra-tion.The PL end（FPGA）uses HLS to design the convolutional layer and pooling layer in CNN（Convolutional Neural Network）,generate IP cores,and time-multiplex to build a micro system.Micro_VGGNet lightweight model is designed and implemented.The test uses the MNIST handwritten digit data set as training and test samples.The microsystem can accurately recognize handwritten digits with an accuracy rate of98.1%.The volume is only30mm×30mm×1.2mm,and the image processing speed can reach20.65FPS at a working frequency of100MHz.The power consumption is only 2.1W.The multi-objective balance（performance,volume and power consumption）of lightweight neural network micro-system is realized.Key words：microsystem;System in Package（SIP）;Convolutional Neural Network（CNN）;digit recognition基金项目：国家自然科学基金重点项目（11835008）。
卷积神经网络(纯净版)ppt课件
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Contents
• 机器学习，神经网络，深度学习之间的关系 • 什么是神经网络 • 梯度下降算法 • 反向传播算法 • 神经网络的训练 • 什么是卷积 • 什么是池化 • LeNet-5 • 其它的工作
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Convolutional Neural Networks
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Convolutional Neural Networks
反向传播算法（Back Propagation）
• 反向传播算法是计算多层复合函数的所有变量的偏导数的利器，上面梯度下降的例子中就是求梯度， 简单的理解就是链式法则
根据链式法则，我们求e对a的偏导和e对d的偏导是如下所示:
可以看出，它们都求了e对c的偏导。对于权值动则数万的深度模型 中的神经网络，这样的冗余所导致的计算量是相当大的 BP算法则机智地避开了这种冗余，BP算法是反向(自上往下)来求偏 导的。
• 神经元：
,
• 每个连接都有一个权值
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图1.一个全连接的神经网络
Convolutional Neural Networks
梯度下降算法
• 梯度下降算法是用来求函数最小值的算法 • 每次沿着梯度的反方向，即函数值下降最快的方向，去
修改值，就能走到函数的最小值附近（之所以是最小值 附近而不是最小值那个点，是因为我们每次移动的步长 不会那么恰到好处，有可能最后一次迭代走远了越过了 最小值那个点）
什么是卷积？
右图展示了卷积的过程，和信号处理的卷积有所区别 卷积降低了网络模型的复杂度（对于很难学习的深层 结构来说，这是非常重要的），减少了权值的数量 黄色部分是卷积核
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Convolutional Neural Networks
深度学习中的卷积神经网络
深度学习中的卷积神经网络深度学习作为一项涉及模式识别、自然语言处理等各种领域的技术，近年来越来越受到关注。
在深度学习算法中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）被广泛应用于图像识别、人脸识别、语音识别等领域，其出色的处理能力备受业界赞赏。
卷积神经网络的概念和发展卷积神经网络是一种用于图像、语音等自然信号处理的深度神经网络，于1980年代初在心理学、生物学以及神经学等领域内开始得到关注，主要是用来模仿生物神经系统中的视觉感知机制。
1998年，科学家Yann LeCun基于卷积神经网络提出了一个手写数字识别系统——LeNet，该系统主要应用于美国邮政部门的手写数字识别。
这个系统在当时的手写数字识别领域中取得了很大的成功，证明了卷积神经网络在图像处理领域的应用潜力。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，以及算力和数据的快速增长，卷积神经网络得到了快速发展。
在图像识别和视觉研究领域，卷积神经网络取得了很大的成功。
2012年，Hinton等学者提出的AlexNet模型利用多层卷积神经网络对图像进行了分类，取得了ImageNet图像识别比赛冠军，大大提高了卷积神经网络在图像识别领域的应用价值，在业界掀起了一股深度学习的浪潮。
卷积神经网络的结构和特点卷积神经网络与传统神经网络的最大区别在于其采用了特殊的卷积层结构，并通过卷积核来共享参数，从而大大减少了模型的参数数量。
卷积神经网络的基本结构包含了卷积层、池化层、全连接层和softmax分类器。
卷积层（Convolutional Layer）是卷积神经网络中最重要的结构，其主要功能是提取输入信号的局部特征。
卷积层通过在输入信号上滑动卷积核的方式来提取特征，卷积核由一组可训练的权重和一个偏置项构成。
卷积层会对特征图进行下采样，从而得到更多特征，进而提高模型的表现能力。
池化层（Pooling Layer）用于降维和特征提取，可以减少卷积层的矩阵运算量，并防止过拟合。
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权值共享的优点：
一方面，重复单元能够对特征进行 识别，而不考虑它在可视域中的位置。 另一方面，权值 共享使得我们能更有 效的进行特征抽取，因为它极大的减少 了需要学习的自由变量的个数。通过控 制模型的规模，卷积网络对视觉问题可 以具有很好的泛化能力。
• CNNs它利用空间关系减少需要学习的参数数目以提高一般前 向BP算法的训练性能。CNNs作为一个深度学习架构提出是为 了最小化数据的预处理要求。在CNN中，图像的一小部分（局 部感受区域）作为层级结构的最低层的输入，信息再依次传输 到不同的层，每层通过一个数字滤波器去获得观测数据的最显 著的特征。这个方法能够获取对平移、缩放和旋转不变的观测 数据的显著特征，因为图像的局部感受区域允许神经元或者处 理单元可以访问到最基础的特征，例如定向边缘。
卷积神经网络应用
• LeNet-5手写数字识别
C1层： 输入图片大小： 卷积窗大小： 卷积窗种类： 输出特征图数量： 输出特征图大小： 神经元数量： 连接数： 可训练参数：
32*32 5*5 6 6 28*28 4707 122304 156
C1层是一个卷积层，卷积运算一个重
要的特点就是，通过卷积运算，可以使原 信号特征增强，并且降低干扰，由6个特征 图Feature Map构成。特征图中每个神经元 与输入中5*5的邻域相连。特征图的大小为 28*28，这样能防止输入的连接掉到边界之 外。C1有ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ56个可训练参数（每个滤波器 5*5=25个unit参数和一个bias参数，一共6 个滤波器，共(5*5+1)*6=156个参数），共 (5*5+1)*6*(28*28)=122,304个连接。
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多层感知器预测
将光栅化后的向量连接到多层感知器
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CNN参数更新
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多层感知器层
• 残差定义 • 使用多层感知器的参数估计方法，得到其最低的一个隐层 s 的残差向量 • δs 。 • 现在需要将这个残差传播到光栅化层 r ，光栅化的时候并没有对向量的
值做修改，因此其激活函数为恒等函数，其导数为单位向量。
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隐层输出层
可以视为级联在隐层上的一个感知器。若为二分类，则常用 LogisticRegression；若为多分类，则常用Softmax Regression。
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核心！权值、偏置估计（结论如下，推导见“卷积神经网络全面 解析”）
• 残差定义：
假设有层 p, q, r ，分别有 l, m, n 个节点，
对网络权值的训练，可以使感知器对一组输人矢量的响应达到元素为0或1 的目标输出，从而实现对输人矢量分类的目的。
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单层感知器作用范围
• 感知器是一个简单的二类分类的线性分类模型，要求我们的样本是线性可 分的。
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多层感知器
多层感知器的思路是，尽管原始数据是非线性可分的，但是可以通过某种方 法将其映射到一个线性可分的高维空间中，从而使用线性分类器完成分类。 图1中，从X到O这几层，正展示了多层感知器的一个典型结构，即输入层隐 层输出层。
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• 对权值和偏置的更新：
卷积层
• 其中，rot180 是将一个矩阵旋转180度； Oq'是连接到该卷积层前的池化 层的输出。
•
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卷积层的残差反传？
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整体思路
• 以层为单位，分别实现卷积层、池化层、光栅化层、MLP隐层、分类层这 五个层的类。其中每个类都有output和backpropagate这两个方法。
卷积神经网络(CNN,ConvNet)及其原理详解
卷积神经网络(CNN,ConvNet)及其原理详解卷积神经网络（CNN，有时被称为ConvNet）是很吸引人的。
在短时间内，它们变成了一种颠覆性的技术，打破了从文本、视频到语音等多个领域所有最先进的算法，远远超出了其最初在图像处理的应用范围。
CNN 由许多神经网络层组成。
卷积和池化这两种不同类型的层通常是交替的。
网络中每个滤波器的深度从左到右增加。
最后通常由一个或多个全连接的层组成：图1 卷积神经网络的一个例子Convnets 背后有三个关键动机：局部感受野、共享权重和池化。
让我们一起看一下。
局部感受野如果想保留图像中的空间信息，那么用像素矩阵表示每个图像是很方便的。
然后，编码局部结构的简单方法是将相邻输入神经元的子矩阵连接成属于下一层的单隐藏层神经元。
这个单隐藏层神经元代表一个局部感受野。
请注意，此操作名为“卷积”，此类网络也因此而得名。
当然，可以通过重叠的子矩阵来编码更多的信息。
例如，假设每个子矩阵的大小是5×5，并且将这些子矩阵应用到28×28 像素的MNIST 图像。
然后，就能够在下一隐藏层中生成23×23 的局部感受野。
事实上，在触及图像的边界之前，只需要滑动子矩阵23 个位置。
定义从一层到另一层的特征图。
当然，可以有多个独立从每个隐藏层学习的特征映射。
例如，可以从28×28 输入神经元开始处理MNIST 图像，然后（还是以5×5 的步幅）在下一个隐藏层中得到每个大小为23×23 的神经元的k 个特征图。
共享权重和偏置假设想要从原始像素表示中获得移除与输入图像中位置信息无关的相同特征的能力。
一个简单的直觉就是对隐藏层中的所有神经元使用相同的权重和偏置。
通过这种方式，每层将从图像中学习到独立于位置信息的潜在特征。
理解卷积的一个简单方法是考虑作用于矩阵的滑动窗函数。
在下面的例子中，给定输入矩阵I 和核K，得到卷积输出。
将3×3 核K（有时称为滤波器或特征检测器）与输入矩阵逐元素地相乘以得到输出卷积矩阵中的一个元素。
通俗理解卷积神经网络
通俗理解卷积神经⽹络1 前⾔2012年我在北京组织过8期machine learning读书会，那时“”⾮常⽕，很多⼈都对其抱有巨⼤的热情。
当我2013年再次来到北京时，有⼀个词似乎⽐“机器学习”更⽕，那就是“深度学习”。
本博客内写过⼀些机器学习相关的⽂章，但上⼀篇技术⽂章“LDA主题模型”还是写于2014年11⽉份，毕竟⾃2015年开始创业做在线教育后，太多的杂事、琐碎事，让我⼀直想再写点技术性⽂章但每每恨时间抽不开。
然由于公司在不断开机器学习、深度学习等相关的在线课程，⽿濡⽬染中，总会顺带学习学习。
我虽不参与讲任何课程（公司的所有在线课程都是由⽬前讲师团队的17位讲师讲），但依然可以⽤最最⼩⽩的⽅式把⼀些初看复杂的东西抽丝剥茧的通俗写出来。
这算重写技术博客的价值所在。
在dl中，有⼀个很重要的概念，就是卷积神经⽹络CNN，基本是⼊门dl必须搞懂的东西。
本⽂基本根据斯坦福的机器学习公开课、cs231n、与七⽉在线寒⽼师讲的5⽉dl班第4次课CNN与常⽤框架视频所写，是⼀篇课程笔记。
本只是想把重点放在其卷积计算具体是怎么计算怎么操作的，但后⾯不断补充，故写成了关于卷积神经⽹络的通俗导论性的⽂章。
有何问题，欢迎不吝指正。
2 ⼈⼯神经⽹络2.1 神经元神经⽹络由⼤量的节点（或称“神经元”、“单元”）和相互连接⽽成。
每个神经元接受输⼊的线性组合，进⾏⾮线性变换（亦称激活函数activation function）后输出。
每两个节点之间的连接代表加权值，称之为权重（weight）。
不同的权重和激活函数，则会导致神经⽹络不同的输出。
举个⼿写识别的例⼦，给定⼀个未知数字，让神经⽹络识别是什么数字。
此时的神经⽹络的输⼊由⼀组被输⼊图像的像素所激活的输⼊神经元所定义。
在通过激活函数进⾏⾮线性变换后，神经元被激活然后被传递到其他神经元。
重复这⼀过程，直到最后⼀个输出神经元被激活。
从⽽识别当前数字是什么字。
神经⽹络的每个神经元/单元如下类似wx + b的形式，其中a1~an为输⼊向量，当然，也常⽤x1~xn表⽰输⼊w1~wn为权重b为偏置biasf 为激活函数t 为输出如果只是上⾯这样⼀说，估计以前没接触过的⼗有⼋九⼜必定迷糊了。
卷积神经网络CNN
卷积神经网络（CNN）一、简介卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效的识别方法。
1962年，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的局部互连网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络[1]（Convolutional Neural Networks-简称CNN）7863。
现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。
Fukushima在1980年基于神经元间的局部连通性和图像的层次组织转换，为解决模式识别问题，提出的新识别机（Neocognitron）是卷积神经网络的第一个实现网络[2]。
他指出，当在不同位置应用具有相同参数的神经元作为前一层的patches时，能够实现平移不变性1296。
随着1986年BP算法以及T-C问题[3]（即权值共享和池化）9508的提出，LeCun和其合作者遵循这一想法，使用误差梯度（the error gradient）设计和训练卷积神经网络，在一些模式识别任务中获得了最先进的性能[4][5]。
在1998年，他们建立了一个多层人工神经网络，被称为LeNet-5[5]，用于手写数字分类,这是第一个正式的卷积神经网络模型3579。
类似于一般的神经网络，LeNet-5有多层，利用BP算法来训练参数。
它可以获得原始图像的有效表示，使得直接从原始像素（几乎不经过预处理）中识别视觉模式成为可能。
然而，由于当时大型训练数据和计算能力的缺乏，使得LeNet-5在面对更复杂的问题时，如大规模图像和视频分类，不能表现出良好的性能。
因此，在接下来近十年的时间里，卷积神经网络的相关研究趋于停滞，原因有两个：一是研究人员意识到多层神经网络在进行BP训练时的计算量极其之大，当时的硬件计算能力完全不可能实现；二是包括SVM在内的浅层机器学习算法也渐渐开始暂露头脚。
深度卷积神经网络
深度卷积神经网络深度卷积神经网络（DCNN）是一种用于图像处理和模式识别的重要技术。
它在图像分类、目标检测和语义分割等任务中取得了显著的成功。
本文将介绍深度卷积神经网络的基本原理、架构和训练方法。
深度卷积神经网络是基于神经网络的一种特殊结构，主要由多层卷积层、池化层和全连接层组成。
其中，卷积层通过一系列卷积核对输入进行特征提取，池化层用于降低特征图的空间尺寸，全连接层则用于将特征图映射到最终的输出类别或结果。
首先，我们来看一下卷积操作。
卷积操作是深度卷积神经网络中最重要的组成部分之一。
它通过卷积核与输入特征图进行卷积运算，从而提取出特征信息。
卷积操作可以有效地减少神经网络中的参数数量，从而降低计算复杂度，并且能够保留输入数据的空间结构。
在深度卷积神经网络中，通常会使用多个卷积层进行特征提取。
每个卷积层可以使用不同的卷积核进行特征提取，从而得到不同尺寸和形状的特征图。
随着网络的深度增加，卷积层逐渐增加，可以提取更加抽象和高级的特征。
另外一个重要的组件是池化层。
池化层用于对特征图进行下采样，降低特征图的空间尺寸。
常见的池化操作包括最大池化和平均池化。
池化操作可以减少特征图的大小，减少计算量，并且可以提升模型的鲁棒性和泛化性能。
在深度卷积神经网络的末尾，通常会添加全连接层。
全连接层起到将特征图映射到最终输出类别或结果的作用。
全连接层通常是一个多层感知机，其输出为最终的分类结果。
除了上述基本组件外，深度卷积神经网络还包括正则化和激活函数等组件。
正则化用于防止过拟合现象的发生，包括L1正则化和L2正则化等方法。
激活函数用于引入非线性，从而增加网络的表达能力。
常见的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数等。
深度卷积神经网络的训练通常使用梯度下降的方法。
先通过前向传播计算出网络的输出，然后通过反向传播计算网络中的梯度。
通过调整网络中的参数，使得网络输出与真实标签尽可能地接近。
为了提高训练速度和性能，通常会使用一些技巧，如批量归一化、dropout等。
深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述
深度卷积神经网络在计算机视觉中的应用研究综述卢宏涛;张秦川【摘要】随着大数据时代的到来,含更多隐含层的深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs)具有更复杂的网络结构,与传统机器学习方法相比具有更强大的特征学习和特征表达能力.使用深度学习算法训练的卷积神经网络模型自提出以来在计算机视觉领域的多个大规模识别任务上取得了令人瞩目的成绩.本文首先简要介绍深度学习和卷积神经网络的兴起与发展,概述卷积神经网络的基本模型结构、卷积特征提取和池化操作.然后综述了基于深度学习的卷积神经网络模型在图像分类、物体检测、姿态估计、图像分割和人脸识别等多个计算机视觉应用领域中的研究现状和发展趋势,主要从典型的网络结构的构建、训练方法和性能表现3个方面进行介绍.最后对目前研究中存在的一些问题进行简要的总结和讨论,并展望未来发展的新方向.【期刊名称】《数据采集与处理》【年(卷),期】2016(031)001【总页数】17页(P1-17)【关键词】深度学习;卷积神经网络;图像识别;目标检测;计算机视觉【作者】卢宏涛;张秦川【作者单位】上海交通大学计算机科学与工程系,上海,200240;上海交通大学计算机科学与工程系,上海,200240【正文语种】中文【中图分类】TP391图像识别是一种利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是计算机视觉领域的一个主要研究方向，在以图像为主体的智能化数据采集与处理中具有十分重要的作用和影响。
使用图像识别技术能够有效地处理特定目标物体的检测和识别(如人脸、手写字符或是商品)、图像的分类标注以及主观图像质量评估等问题。
目前图像识别技术在图像搜索、商品推荐、用户行为分析以及人脸识别等互联网应用产品中具有巨大的商业市场和良好的应用前景，同时在智能机器人、无人自动驾驶和无人机等高新科技产业以及生物学、医学和地质学等众多学科领域具有广阔的应用前景。
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《人工神经网络及应用》
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• 2. 参数共享
• 通常，图像某一部分的统计特性与邻近部分差异不大。 这意味着在这一部分学习得到的特征也能用在另一部分 上，所以对于这个图像上的所有位置，都能使用同样的 学习特征，即“参数共享”。
• 譬如，以16×16作为样本，并从小块样本中学习到了一 些特征，这时就可以把从样本中学习到的特征作为探测 器，“共享”到图像的任意地方中去。尤其，可以使用 所学习到的特征与原来样本中的大尺寸图像作卷积，从 而在这个大尺寸图像上的任意位置获得不同特征的激活 值。
(5) 经256个3×3的卷积核作三次卷积+ReLU，尺 寸变为56×56×256。
(6) 作 2×2 的 max pooling 池 化 ， 尺 寸 变 为 28×28×256。
(7) 经512个3×3的卷积核作三次卷积+ReLU，尺 寸变为28×28×512。
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(8) 作 2×2 的 max pooling 池 化 ， 尺 寸 变 为 14×14×512。
9.3.3 ResNet
• ResNet是在2015年提出的，并在ImageNet分类任务比 赛上获得第一名，因为它“简单与实用”并存，很多 应用都是建立在ResNet50或ResNetl01基础上完成的。 随后，检测、分割、识别等领域都纷纷使用了ResNet， 甚至AlphaGoZero也使用了ResNet。
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• 目前，DCNN已经成为图像识别领域的核心算法之一， 但在有大量学习数据时表现不稳定。如进行大规模图像 分类时，DCNN可用于构建阶层分类器；进行精细分类 识别时，可用于提取图像的判别特征以供其他分类器进 行学习。
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9.2 深度卷积神经网络的结构与原理 9.2.1 深度卷积神经网络的结构
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9.3.2 VGGNet
• 2014 年 ， 牛 津 大 学 计 算 机 视 觉 组 （ Visual Geometry Group)和Google Deep Mind公司的研究员一起研发出了 一种新的深度卷积神经网络—VGGNet，并使用其取得 了ILSVRC 2014 比赛分类项目的第二名，并且同时在大 赛中取得了定位项目的第一名。
后，经过激活函数得到的。即
2 =Softmax(
B,G,R conv(i, k))
i
(9-6)
图9-2多层卷积过程
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9. 3 几种基本的深度卷积神经网络
9.3.1 AlexNet
• AlexNet 是 多 伦 多 大 学 Hinton 组 的 AlexKrizhevsky 在 2012年的ImageNet比赛上使用并提出的一种DCNN结构， 其网络结构如图9-3所示
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• 1. 卷积操作 在数学中，卷积的表达式为
S(t) = f (t - )w( )d
式（9 - 1)的离散形式为
S(t) f (t - )w( )
如果参数为矩阵，则可以表示为
S(t) (F* W)(t)
同时，二维卷积的表达式为
S(i, j) (F* W)(m, n) f (m - i, m - n)w(i, j)
图9-3 AlexNet结构图
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• 在AlexNet中，共有650000个神经元，6000多万个参数， 分 布 在 五 个 卷 积 层 和 三 个 有 1000 类 的 全 连 接 层 及 Softmax 层 中 。 另 外 ， 为 了 加 快 训 练 速 度 ， 有 效 利 用 GPU，使用了非饱和神经元（Non-saturatingNeurons) 。 为了减少过拟合过程，采用了Dropout技术。
(9) 经512个3×3的卷积核作三次卷积+ReLU，尺 寸变为14×14×5。
(10) 作2×2 的max pooling 池化，尺寸变为7×7 ×512。
(11) 与两层1×1×4096，一层1×1×1000进行全 连接+ReLU(共三层）
(12) 通过Softmax输出1000个预测结果。
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• 近几年来，随着GPU 技术的高速发展及实现成本的降 低，DCNN研究和使用的门槛也大大降低，所以算法也 开始变得广为人知，并大量投人应用。这主要因为相对 于CPU，GPU具有更高的处理速度，并且在处理重复性 的任务方面有显著的优势。
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• 2012年，Alex Krizhevsky使用DCNN赢得了ImageNet挑 战赛，使得人工神经网络在计算机视觉智能领域的应用 取得了重大的飞跃。ImageNet是由普林斯顿大学李凯教 授于2007年创建的一个图像数据库，含有数百万图像数 据，它为计算机提供了充足的训练数据，使之能如幼儿 学习的方式进行渐进式学习。
全连接层
图9-1 DCNN的隐含层网络结构
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• 卷积层是DCNN特有的，其内部包含多个卷积核，每个 卷积核都类似于一个前馈神经网络的神经元。它还包含 一个激活函数层（Activation Function Layer)，用于增 加网络的非线性处理能力，减少了过拟合或梯度消失/ 爆炸的问题。
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• 3. 多层卷积
• 通常一个卷积核对应于一种特征，因此，为了提取到图 片中更丰富的特征，就需要多个卷积核。如需要提取得 到64种特征，理论上就需要使用64个卷积核。
• 如图9-2所示，输入图片为3通道，经过2个卷积核的卷
积，得到了两个特征图。每个特征图中的每个像素点，
都是同一个卷积核分别对3通道图片进行卷积，在求和
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(2) 作最大化池化(Max Pooling)处理，池化单元 尺寸为2×2,池化后的尺寸变为112×112×64。
(3) 经128个3×3的卷积核作两次卷积+ReLU，尺 寸变为112×112×128。
(4) 作 2×2 的 max pooling 池 化 ， 尺 寸 变 为 56×56×128。
• VGGNet探索了卷积神经网络的深度与其性能之间的关 系，构筑了16~19层深的卷积神经网络，进一步证明了 增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能， 使错误率大幅下降，迁移到其他图片数据上的泛化性也 非常好，同时拓展性也有所加强。
• VGGNet是由卷积层、全连接层两大部分构成的，可以 看成是加深版本的AlexNet，具体结构如图9 - 4所示。
• 一个具有完整功能的DCNN通常由输人层、隐含层、输
出层或分类层组成。输人层一般指用于输入图像的神经
网络层。隐含层包括卷积层（Convolutional Layer)、池
化层Pooling Layer)、全连接层（Fully Connected Layer)。
DC输N入层N的简单隐含 卷积层 层网络结 池化层 构如 卷积层图9-1所示 卷积层。
人工神经网络及应用
主讲人： 单 位：
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《人工神经网络及应用》
第九章 深度卷积神经网络
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《人工神经网络及应用》
9.1 概述
• 近 几 年 ， 深 度 学 习 在 解 决 诸 如 视 觉 识 别 （ Visual Recognition) 、语音识别（Speech Recognition)和自然语 言处理（Natural Language Processing)等很多问题方面 都表现出非常好的性能。深度学习起源于人工神经网络， 它是通过组合低层特征形成更加抽象的高层属性类别或 特征，以发现数据的分布式特征表示方法，如含多隐层 的多层感知器就是一种深度学习结构。在众多的深度学 习算法当中，深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network，DCNN)应该是研究最广泛、应用最多、 最具代表性的算法之一
• 在图像处理中，卷积操作的对象是一组多维矩阵，此时 的卷积其实就是对矩阵的不同局部与卷积核矩阵各个位 置的元素相乘，然后求和。
• 例如，有一个大小为7×7的输入矩阵，卷积核的大小为 3×3,则卷积操作过程为
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《人工神经网络及应用》
• 2. 池化操作
• 在DCNN内部，常用的池化操作一般有平均池化和最大 池化两种方式，即取对应区域的最大值或者平均值作为 池化后的元素值。
• ResNet主要借鉴了VGG19网络，并通过Shortcut机制 加 入 了 如 图 9-5 所 示 的 残 差 单 元 。 其 改 进 主 要 体 现 在 ResNet上直接使用步长为2的卷积做下采样，并且用平 均池化层替换了全连接层。另外，当特征图大小降低 一半时，特征图的数量增加一倍，这一操作保证了网 络的复杂度，也是ResNet设计中应遵循的一个重要原 则。
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卷积层+Relu
M
池化层
图943;Relu
S
Softmax层
• 以VGG16为例，输入一幅图片，具体处理步骤如下：
(1) 输入224×224×3的图片，经64个3×3的卷积
核 做 两 次 卷 积 和 ReLU ， 卷 积 后 的 尺 寸 变 为
224×224×64。
• 训 练 过 程 中 使 用 了 随 机 梯 度 下 降 算 法 （ Stochastic Gradient Descent，SGD），Min-batch 大小为128,可将 120 万 张 图 像 的 训 练 集 循 环 90 次 ， 并 在 两 个 NVIDIA GTX 580 3GB GPU上运行六天时间。
• 另外，由于DCNN是一种前馈神经网络，它的神经元可 以表征覆盖范围内数据的响应，因此在处理大型图像集 时有着非常出色的表现。它通常由多个卷积层和顶端的 全连层组成，同时也包括关联权重和池化层。这一结构 使得卷积神经网络能够利用输人数据的二维结构。这一 模型也可以使用反向传播算法进行训练。与其他深度或 前馈神经网络相比较，DCNN需要的参数更少，所以是 一种非常具有吸引力的深度学习结构。