【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理 (2)

  前面说了很多优点,这里就不多说了,简单说说缺点吧。我们试想一下如果加深我们的网络层,每一个网络层增加神经元的数量,那么参数的个数将是M*N(m为网络层数,N为每层神经元个数),所需的参数会非常多,参数一多,模型就复杂了,越是复杂的模型就越不好调参,也越容易过拟合。此外我们从神经网络的反向传播的过程来看,梯度在反向传播时,不断的迭代会导致梯度越来越小,即梯度消失的情况,梯度一旦趋于0,那么权值就无法更新,这个神经元相当于是不起作用了,也就很难导致收敛。尤其是在图像领域,用最基本的神经网络,是不太合适的。后面我们会详细讲讲为啥不合适。

  为什么要用卷积神经网络?

   传统神经网络的劣势

  前面说到在图像领域,用传统的神经网络并不合适。我们知道,图像是由一个个像素点构成,每个像素点有三个通道,分别代表RGB颜色,那么,如果一个图像的尺寸是(28,28,1),即代表这个图像的是一个长宽均为28,channel为1的图像(channel也叫depth,此处1代表灰色图像)。如果使用全连接的网络结构,即,网络中的神经与与相邻层上的每个神经元均连接,那就意味着我们的网络有28 * 28 =784个神经元,hidden层采用了15个神经元,那么简单计算一下,我们需要的参数个数(w和b)就有:784*15*10+15+10=117625个,这个参数太多了,随便进行一次反向传播计算量都是巨大的,从计算资源和调参的角度都不建议用传统的神经网络。(评论中有同学对这个参数计算不太理解,我简单说一下:图片是由像素点组成的,用矩阵表示的,28*28的矩阵,肯定是没法直接放到神经元里的,我们得把它“拍平”,变成一个28*28=784 的一列向量,这一列向量和隐含层的15个神经元连接,就有784*15=11760个权重w,隐含层和最后的输出层的10个神经元连接,就有11760*10=117600个权重w,再加上隐含层的偏置项15个和输出层的偏置项10个,就是:117625个参数了)

【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理

                                    图1 三层神经网络识别手写数字

  

  卷积神经网络是什么?

  三个基本层

 卷积层(Convolutional Layer)

  上文提到我们用传统的三层神经网络需要大量的参数,原因在于每个神经元都和相邻层的神经元相连接,但是思考一下,这种连接方式是必须的吗?全连接层的方式对于图像数据来说似乎显得不这么友好,因为图像本身具有“二维空间特征”,通俗点说就是局部特性。譬如我们看一张猫的图片,可能看到猫的眼镜或者嘴巴就知道这是张猫片,而不需要说每个部分都看完了才知道,啊,原来这个是猫啊。所以如果我们可以用某种方式对一张图片的某个典型特征识别,那么这张图片的类别也就知道了。这个时候就产生了卷积的概念。举个例子,现在有一个4*4的图像,我们设计两个卷积核,看看运用卷积核后图片会变成什么样。

【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理

图2 4*4 image与两个2*2的卷积核操作结果

  由上图可以看到,原始图片是一张灰度图片,每个位置表示的是像素值,0表示白色,1表示黑色,(0,1)区间的数值表示灰色。对于这个4*4的图像,我们采用两个2*2的卷积核来计算。设定步长为1,即每次以2*2的固定窗口往右滑动一个单位。以第一个卷积核filter1为例,计算过程如下:

1 feature_map1(1,1) = 1*1 + 0*(-1) + 1*1 + 1*(-1) = 1 2 feature_map1(1,2) = 0*1 + 1*(-1) + 1*1 + 1*(-1) = -1 3 ``` 4 feature_map1(3,3) = 1*1 + 0*(-1) + 1*1 + 0*(-1) = 2

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