CNN，即一種專門用于處理具有類似網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型。怎么理解CNN的全流程？這篇文章里，作者對(duì)CNN的模型結(jié)構(gòu)和每一層的具體步驟等內(nèi)容做了詳細(xì)解讀，一起來看。

一、定義

Convolutional Neural Networks /?k?nv??lu???n（?）l/ /?nj??r?l/

是一種專門用于處理具有類似網(wǎng)格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型 。

二、CNN模型結(jié)構(gòu)

接下來我們通過一個(gè)情境來理解CNN的全流程：

假設(shè)我們現(xiàn)在有一款智能鑒定APP，主要進(jìn)行藝術(shù)品鑒定。我們要通過APP判斷其中一張圖片是不是古董，現(xiàn)在我們來了解下APP是怎么工作的吧。

輸入層：

用戶上傳了一張古董瓷瓶照片，這張照片就是進(jìn)入CNN系統(tǒng)的”原材料”,輸入層的作用就是接收這張圖片數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為CNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以理解的數(shù)字形式（通常是一個(gè)三維數(shù)組，即寬度、高度、顏色通道數(shù)）。

卷積層：

鑒定師們開始工作了，他們每人手持一把放大鏡（卷積核），在瓷瓶照片上移動(dòng)并聚焦（卷積運(yùn)算），這些放大鏡專門用來搜尋特定的紋飾、釉色或工藝特征（特征提取），每位鑒定師記錄下各自發(fā)現(xiàn)的特征（注:在這里一位鑒定師只會(huì)去找一個(gè)特征），并且每人會(huì)生成一份詳細(xì)的特征報(bào)告（卷積后特征圖）。

激活函數(shù)：

每份特征報(bào)告完成后，都交由魔法學(xué)徒（激活函數(shù)）進(jìn)行神秘加工。他們使用魔法藥水（ReLU、Sigmoid等），對(duì)報(bào)告內(nèi)容進(jìn)行強(qiáng)化（正值保持或增大）或弱化（負(fù)值轉(zhuǎn)為0或壓縮到一定范圍內(nèi)），確保突出關(guān)鍵特征，隱藏?zé)o關(guān)或干擾信息。

池化層：

接下來，公司經(jīng)理（池化層）審查這些經(jīng)過魔法加工的特征報(bào)告。他們不需要關(guān)注每個(gè)細(xì)節(jié)，而是提取每個(gè)報(bào)告的核心摘要（如最大特征或平均特征值），這樣既能減少冗余信息，又能確保關(guān)鍵特征得以保留，便于后續(xù)的全局分析。

全連接層：

到了決策階段，所有精煉的特征摘要被送到公司高層（全連接層），高層領(lǐng)導(dǎo)們圍坐一桌，每人面前都有一份長(zhǎng)長(zhǎng)的清單，上面列著所有可能影響鑒定結(jié)果的因素及其權(quán)重（神經(jīng)元及其連接權(quán)重）。他們根據(jù)清單討論、打分（加權(quán)求和），共同得出初步的鑒定結(jié)論（分類概率或回歸值）。

比喻解釋：

全連接層就像公司的高層領(lǐng)導(dǎo)團(tuán)隊(duì)，他們依據(jù)精煉的特征摘要，參考各自的判斷清單，集體討論并給出初步的鑒定意見。

激活函數(shù)（再次）：

初步鑒定結(jié)論出爐后，還需要最后一道魔法加持（激活函數(shù)）。這次魔法學(xué)徒用另一種魔法藥水（如Softmax或Sigmoid等），確保鑒定結(jié)論符合預(yù)期格式（如概率分布），并具有良好的區(qū)分度。

比喻解釋：

再次使用的激活函數(shù)如同魔法學(xué)徒為鑒定結(jié)論施加的最后的魔法，確保結(jié)論既符合規(guī)范（概率分布），又具有明確的傾向性（區(qū)分度），便于用戶理解。

輸出層：

經(jīng)過多重鑒定與魔法加工，最終的鑒定結(jié)果出爐。APP將結(jié)果顯示給用戶，告訴他們這張瓷瓶照片是真品的概率為90%，贗品的概率為10%，用戶據(jù)此做出是否購買的決定

這個(gè)過程形象地展示了CNN如何通過層層處理，將原始圖像轉(zhuǎn)化為可供決策的分類或回歸結(jié)果。

其中上面括號(hào)加粗內(nèi)容，大家可以先有個(gè)印象，下文會(huì)對(duì)部分內(nèi)容做出講解。

其中我們發(fā)現(xiàn)激活函數(shù)會(huì)出現(xiàn)在多個(gè)位置，那到底正常應(yīng)該放置在什么位置？怎么選擇呢？

激活函數(shù)嚴(yán)格來說可以放在任何地方，但我們一般是將其放到卷積層和全連接層后，因?yàn)榉诺狡渌鼘右话阋饬x不到；

如果放到池化層之后可以嗎？為什么不建議？

可以放到池化層之后，不建議是因?yàn)楦鶕?jù)上圖結(jié)構(gòu)我們看到池化層本身的功能就是降維和特征提取了，所以再增加非線性變換已經(jīng)意義不大了。

暫時(shí)來說激活函數(shù)放置位置選擇沒有什么技巧，主要參考大神們發(fā)表的一些論文，跟著論文上做選擇即可。

三、每一層具體步驟

1. 卷積層

1）準(zhǔn)備輸入數(shù)據(jù)：一張彩色圖片

最終將彩色圖片轉(zhuǎn)換為CNN可以理解的數(shù)字形式，一般是三維數(shù)組（維度：長(zhǎng)、寬、顏色）。

下圖是一個(gè)三維數(shù)組展開的平面圖， 5*5*3：5*5代表長(zhǎng)寬；3代表R、G、B三個(gè)通道。

2）定義卷積核（濾波器）

設(shè)置濾波器大?。杭礊V波器的長(zhǎng)寬，常見的大小有3*3、5*5。

設(shè)置步長(zhǎng)：即濾波器在輸入數(shù)據(jù)上滑動(dòng)的間隔。

設(shè)置填充（Padding）：即在輸入數(shù)據(jù)的邊界添加額外的零值像素的過程；目的：解決邊界卷積造成的圖像信息丟失情況。

設(shè)置選擇卷積類型：類型包括標(biāo)準(zhǔn)卷積、轉(zhuǎn)置卷積（用于上采樣）、空洞卷積（用于擴(kuò)大感受野）。

選擇初始化方法：目的設(shè)置權(quán)重和偏置項(xiàng) ；包括零初始化、隨機(jī)初始化、Xavler初始化和He初始化。

考慮使用的卷積函數(shù)：一般用在卷積操作之后。

3）卷積操作

詳細(xì)解釋一下通過濾波器W0，和偏置項(xiàng)h0, 怎么卷積出最終結(jié)果1的。

R（0*1+0*1+0*-1）+ （0*-1+0*0+1*1）+ （0*-1+0*-1+1*0） = 1

G（0*-1+0*0+0*-1）+ （0*0+1*0+1*-1）+ （0*1+0*-1+2*0） = -1

B （0*0+0*1+0*0）+ （0*1+2*0+0*1）+ （0*0+0*-1+0*1） = 0

最終結(jié)果R（紅色通道）+G（綠色通道）+B（藍(lán)色通道）+b0（偏置項(xiàng)） 即 1 + （-1） + 0 + 1 = 1

4）滑動(dòng)卷積核（濾波器）

根據(jù)步長(zhǎng)為2，滑動(dòng)卷積核，計(jì)算出其它值，計(jì)算方式同步驟3。

5）生成卷積特征圖

生成特征圖：通常指的是卷積操作完成后得到的最終結(jié)果矩陣。

6）應(yīng)用激活函數(shù)

目的：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層與層之間引入非線性，以便網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)和表示復(fù)雜的函數(shù)。

常見的激活函數(shù)：ReLU、Sigmold、Tanh。

使用激活函數(shù)，對(duì)每個(gè)神經(jīng)元（即每個(gè)輸入矩陣中的值）應(yīng)用非線性變換。

激活函數(shù)一般的位置：卷積層后、全連接層后。

2. 池化層

1）定義池化窗口

池化窗口 也稱池化核，是一個(gè)小的矩形區(qū)域，用于從輸入特征圖中提取信息，一般是2*2 或 3*3。

2）選擇池化操作

可選的池化操作有：最大池化和平均池化。

3）應(yīng)用池化操作

輸入特征圖：指的是上一層卷積層生成的卷積特征圖。

4）滑動(dòng)池化窗口

池化窗口按照指定的步長(zhǎng)在輸入特征圖上移動(dòng)。

5）生成池化特征圖

下圖中給出了2種池化方法后的示意圖;圖b為最大池化，圖c為平均池化。

6）將池化特征圖傳入下一層

下一層可能是卷積層，也可能是全連接層；可以看最開始 原理結(jié)構(gòu)圖。

下一層的輸入矩陣：是池化后的特征圖。

如果下一層是卷積層，它與第一次卷積的區(qū)別是什么？

1. 輸入數(shù)據(jù)不一致：第二次輸入矩陣是第一次池化后的特征圖矩陣。
2. 卷積核不一致：主要是指卷積核權(quán)重不一致。

然后在依次按照卷積層、池化層的步驟進(jìn)行卷積/池化操作。

2. 全連接層 | FC

1）接收特征圖

輸入矩陣：是所有池化后/或經(jīng)過激活函數(shù)處理后的特征圖，是一個(gè)多維向量。

維度有：

• batch_size：批次大小
• heigh：特征圖的高度
• width：特征圖的寬度
• channels：特征通道數(shù)量

2）展平特征圖

目的：將多維特征圖展平為一維特征圖。

實(shí)現(xiàn)方式：將特征圖中的每個(gè)通道”展開成一個(gè)長(zhǎng)向量”，并將所有通道的向量連接在一起形成一個(gè)大的一維向量。

展平后的向量長(zhǎng)度是 batch_size * height * width * channels

3）權(quán)重分配

全連接層中的每一個(gè)神經(jīng)元（即一維向量中的每一個(gè)值），都與輸入矩陣中的每個(gè)元素相連，并且每個(gè)連接都有一個(gè)對(duì)應(yīng)的權(quán)重，這些權(quán)重構(gòu)成了權(quán)重矩陣，反應(yīng)了神經(jīng)元對(duì)輸入特征的重視程度。此外，每個(gè)神經(jīng)元還有一個(gè)偏置項(xiàng)（Bias），用于調(diào)整器整體響應(yīng)水平。

4）線性變換

對(duì)輸入向量進(jìn)行線性變換。

公式如下：

W：權(quán)重矩陣；x：輸入向量；b：偏置向量

通過這個(gè)公式，我們對(duì)輸入向量做線性變換，得到每個(gè)神經(jīng)元的凈輸入（即得到全連接層的最終輸出結(jié)果）。

5）激活函數(shù)應(yīng)用（再次）

通過在次使用激活函數(shù)，進(jìn)行最終的處理，可能結(jié)果保持不變（如ReLU的正區(qū)間），或?qū)⒔Y(jié)果壓縮到某個(gè)范圍內(nèi)（如Sigmoid、Tanh）,確保輸出符合規(guī)范，又具有明確的傾向性。

6）輸出結(jié)果

是對(duì)輸入數(shù)據(jù)的最終響應(yīng)。在回歸任務(wù)中，輸出是一個(gè)連續(xù)值，表示預(yù)測(cè)的目標(biāo)值。

四、相關(guān)概念

持續(xù)補(bǔ)充中……………

Padding

根據(jù)上面卷積過程，我們發(fā)現(xiàn)，卷積操作時(shí)會(huì)遇到在圖像邊界卷積造成圖像信息丟失的問題，Padding操作的目的是為了解決此問題而提出的。

圖像信息丟失？ 比如我們?cè)诰矸e計(jì)算時(shí)會(huì) 對(duì)應(yīng)像素值*權(quán)重 ，此時(shí)如果權(quán)重為0就會(huì)造成實(shí)際像素值信息丟失情況。

實(shí)現(xiàn)Padding方法：

Same Padding：根據(jù)卷積核的大小，對(duì)輸入圖像矩陣進(jìn)行邊界補(bǔ)充（一般填充零值），使得卷積后得到的特征矩陣與輸入矩陣大小一致。

Valid Padding：不需要進(jìn)行padding操作。

自定義padding：使用公式計(jì)算得出,如下。

其中input_h 指 輸入矩陣長(zhǎng)度；kernel_h 指卷積核長(zhǎng)度；stride：卷積操作步長(zhǎng)；output_h : 指卷積后矩陣的長(zhǎng)度。

五、其它

1. 使用場(chǎng)景

圖像識(shí)別（人臉識(shí)別、物體識(shí)別）、計(jì)算機(jī)視覺（包括自動(dòng)駕駛、醫(yī)療影像分析）、自然語言處理（用于文本分類、情感分析等）、視頻分析（如行為識(shí)別、視頻內(nèi)容理解等）、圖像生成（如風(fēng)格遷移、圖像超分辨率等）。

一般主要用于圖像處理？

通過以下三點(diǎn)可以確認(rèn)更適合用于圖片處理：

1. 局部特征提取，降低了識(shí)別難度。
2. 可應(yīng)用于不同的圖像識(shí)別任務(wù)，權(quán)重公用；比如 經(jīng)過訓(xùn)練已經(jīng)可識(shí)別出小狗，那這些神經(jīng)元也可以應(yīng)用于識(shí)別其它任何圖像中的相似物體。
3. 雖特征維度降低，但是保留了主要特征，這樣做不僅不影響圖像識(shí)別，反而減少了其它像素影響和處理的數(shù)據(jù)量。

2. 優(yōu)點(diǎn)

1. 特征提取能力強(qiáng)。
2. 有效降維（將大數(shù)據(jù)量的圖像降維成小數(shù)據(jù)量，同時(shí)保留關(guān)鍵特征）。
3. 減少參數(shù)數(shù)量（通過共享權(quán)重，減少了模型的參數(shù)數(shù)量，提供了訓(xùn)練效率）。

3. 缺點(diǎn)

1. 只能識(shí)別獨(dú)立事件。
2. 過擬合分險(xiǎn)（如果沒有足夠的數(shù)據(jù)或者正則化措施，CNN可能會(huì)過擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)）。
3. 解釋性差。
4. 計(jì)算量大，尤其在高分辨率圖像上。
5. 參數(shù)多（盡管通過共享權(quán)重減少了參數(shù)量，但是CNN仍需要大量的參數(shù)來學(xué)習(xí)復(fù)雜的特征）。