卷积神经网络全面解析之代码详解复习进程

卷积神经网络全面解析之代码详解

卷积神经网络全面解析之代码详解

本文介绍多层感知机算法，特别是详细解读其代码实现，基于python theano，代码来自：Convolutional Neural Networks (LeNet)。

一、CNN卷积神经网络原理简介

要讲明白卷积神经网络，估计得长篇大论，网上有很多博文已经写得很好了，所以本文就不重复了，如果你了解CNN，那可以往下看，本文主要是详细地解读CNN的实现代码。

CNN的最大特点就是稀疏连接（局部感受）和权值共享，如下面两图所示，左为稀疏连接，右为权值共享。稀疏连接和权值共享可以减少所要训练的参数，减少计算复杂度。

至于CNN的结构，以经典的LeNet5来说明：

这个图真是无处不在，一谈CNN，必说LeNet5，这图来自于这篇论文：Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，论文很长，第7页那里开始讲LeNet5这个结构，建议看看那部分。

我这里简单说一下，LeNet5这张图从左到右，先是input，这是输入层，即输入的图片。input-layer到C1这部分就是一个卷积层（convolution运算），C1到S2是一个子采样层（pooling运算），关于卷积和子采样的具体过程可以参考下图：

然后，S2到C3又是卷积，C3到S4又是子采样，可以发现，卷积和子采样都是成对出现的，卷积后面一般跟着子采样。S4到C5之间是全连接的，这就相当于一个MLP的隐含层了（如果你不清楚MLP，参考《DeepLearning tutorial（3）MLP多层感知机原理简介+代码详解》）。C5到F6同样是全连接，也是相当于一个MLP的隐含层。最后从F6到输出output，其实就是一个分类器，这一层就叫分类层。ok，CNN的基本结构大概就是这样，由输入、卷积层、子采样层、全连接层、分类层、输出这些基本“构件”组成，一般根据具体的应用或

者问题，去确定要多少卷积层和子采样层、采用什么分类器。当确定好了结构以后，如何求解层与层之间的连接参数？一般采用向前传播（FP）+向后传播（BP）的方法来训练。具体可参考上面给出的链接。

二、CNN卷积神经网络代码详细解读（基于python+theano）

代码来自于深度学习教程：Convolutional Neural Networks (LeNet)，这个代码实现的是一个简化了的LeNet5，具体如下：

•没有实现location-specific gain and bias parameters

•用的是maxpooling，而不是average_pooling

•分类器用的是softmax，LeNet5用的是rbf

•LeNet5第二层并不是全连接的，本程序实现的是全连接另外，代码里将卷积层和子采用层合在一起，定义为

“LeNetConvPoolLayer“（卷积采样层），这好理解，因为它们总是成对出现。但是有个地方需要注意，代码中将卷积后的输出直接作为子采样层的输入，而没有加偏置b再通过sigmoid函数进行映射，即没有了下图中fx后面的bx以及sigmoid映射，也即直接由fx得到Cx。

最后，代码中第一个卷积层用的卷积核有20个，第二个卷积层用50个，而不是上面那张LeNet5图中所示的6个和16个。

了解了这些，下面看代码：

（1）导入必要的模块

（2）定义CNN的基本"构件"

CNN的基本构件包括卷积采样层、隐含层、分类器，如下•定义LeNetConvPoolLayer（卷积+采样层）见代码注释：

image_shape:(batch size, num input feature maps,image height, image width)

poolsize: (#rows, #cols)

"""

class LeNetConvPoolLayer(object):

def __init__(self, rng, input, filter_shape, image_shape, poolsize=(2, 2)):

#assert condition，condition为True，则继续往下执行，condition为False，中断程序

#image_shape[1]和filter_shape[1]都是num input feature maps，它们必须是一样的。

assert image_shape[1] == filter_shape[1]

self.input = input

#每个隐层神经元（即像素）与上一层的连接数为num input feature maps * filter height * filter width。

#可以用numpy.prod(filter_shape[1:])来求得

fan_in = numpy.prod(filter_shape[1:])

#lower layer上每个神经元获得的梯度来自于："num output feature maps * filter height * filter width" /pooling size

fan_out = (filter_shape[0] * numpy.prod(filter_shape[2:]) / numpy.prod(poolsize))

#以上求得fan_in、fan_out ，将它们代入公式，以此来随机初始化W,W就是线性卷积核

W_bound = numpy.sqrt(6. / (fan_in + fan_out))

self.W = theano.shared(

numpy.asarray(

rng.uniform(low=-W_bound, high=W_bound,

size=filter_shape),

dtype=theano.config.floatX

),

borrow=True

)

# the bias is a 1D tensor -- one bias per output feature map

#偏置b是一维向量，每个输出图的特征图都对应一个偏置，

#而输出的特征图的个数由filter个数决定，因此用filter_shape[0]即number of filters来初始化

b_values = numpy.zeros((filter_shape[0],),

dtype=theano.config.floatX)

self.b = theano.shared(value=b_values, borrow=True)

#将输入图像与filter卷积，conv.conv2d函数

#卷积完没有加b再通过sigmoid，这里是一处简化。

conv_out = conv.conv2d(

input=input,

filters=self.W,

filter_shape=filter_shape,

image_shape=image_shape

)

#maxpooling，最大子采样过程