今天在这里我给大年夜家道解一些深度进修中卷积神经收集的道理和一些经典的收集构造。
在应用了ResNet的构造后，可以发明层数赓续加深导致的练习集上误差增大年夜的现象被清除了，ResNet收集的练习误差会跟着层数增大年夜而逐渐减小，并且在测试集上的表示也会变好。
卷积神经统??理浅析
卷积神经收集(Convolutional Neural Network，CNN)最初是为解决图像辨认等问题设计的，当然其如今的应用不仅限于图像和视频，也可用于时光序列旌旗灯号，比如音频旌旗灯号、文本数据等。在早期的图像辨认研究中，最大年夜的挑衅是若何组织特点，因为图像数据不像其他类型的数据那样可以经由过程人工懂得来提取特点。
在股票猜测等模型中，我们可以大年夜原始数据中提取过往的交易价格波动、市盈率、市净率、盈利增长等金融因子，这等于特点工程。然则在图像中，我们很难根据工资懂得提掏出有效而丰富的特点。在深度进修出现之前，我们必须借助SIFT、HoG等算法提取具有优胜区分性的特点，再集合SVM等机械进修算法进行图像辨认。
SIFT对必定程度内的缩放、平移、扭转、视角改变、亮度调剂等畸变，都具有不变性，是当时最重要的图像特点提取办法之一。然而SIFT这类算法提取的特点照样有局限性的，在ImageNet ILSVRC比赛的最好结不雅的缺点率也有26%以上，并且常年难以产生冲破。
卷积神经收集提取的特点则可以达到更好的效不雅，同时它不须要将特点提取和分类练习两个过程分开，它在练习时就主动提取了最有效的特点。CNN作为一个深度进修架构被提出的最初诉求，是降低对图像数据预处理的请求，以及避免复杂的特点工程。CNN可以直接应用图像的原始像素作为输入，而不必先应用SIFT等算法提取特点，减轻了应用传统算法如SVM时必须要做的大年夜量反复、烦琐的数据预处理工作。
和SIFT等算法类似，CNN练习的模型同样对缩放、平移、扭转等畸变具有不变性，有着很强的泛化性。CNN的最大年夜特点在于卷积的权值共享构造，可以大年夜幅削减神经收集的参数量，防止过拟合的同时又降低了神经收集模型的复杂度。
卷积神经收集的概念最早出自19世纪60年代科学家提出的感触感染野(Receptive Field37)。当时科学家经由过程对猫的视觉皮层细胞研究发明，每一个视觉神经元只会处理一小块区域的视觉图像，即感触感染野。到了20世纪80年代，日本科学家提出神经认知机(Neocognitron38)的概念，可以算作是卷积收集最初的实现原型。
一般的卷积神经收集由多个卷积层构成，每个卷积层中平日会进行如下几个操作。
- 图像经由过程多个不合的卷积核的滤波，并加偏置(bias)，提掏出局部特点，每一个卷积核会映射出一个新的2D图像。
- 将前面卷积核的滤波输出结不雅，进行非线性的激活函数处理。今朝最常见的是应用ReLU函数，而以前Sigmoid函数用得比较多。
- 对激活函数的结不雅再进行池化操作(即降采样，比如将2×2的图片降为1×1的图片)，今朝一般是应用最大年夜池化，保存最明显的特点，并晋升模型的畸变容忍才能。
一个卷积层中可以有多个不合的卷积核，而每一个卷积核都对应一个滤波后映射出的新图像，同一个新图像中每一个像素都来自完全雷同的卷积核，这就是卷积核的权值共享。那我们为什么要共享卷积核的权值参数呢?谜底很简单，降低模型复杂度，减轻过拟归并降低计算量。
举个例子，如图5-2所示，如不雅我们的图像尺寸是1000像素×1000像素，并且假定是诟谇图像，即只有一个色彩通道，那么一张图片就有100万个像素点，输入数据的维度也是100万。接下来，如不雅连接一个雷同大年夜小的隐含层(100万个隐含节点)，那么将产生100万×100万=一万亿个连接。
仅仅一个全连接层(Fully Connected Layer)，就有一万亿连接的权重要去练习，这已经超出了通俗硬件的计算才能。我们必须削减须要练习的权重数量，一是降低计算的复杂度，二是过多的连接会导致严重的过拟合，削减连接数可以晋升模型的泛化性。
图像在空间上是有组织构造的，每一个像素点在空间上和四周的像素点实际上是有慎密接洽的，然则和太遥远的像素点就不必定有什么接洽关系了。这就是前面提到的人的视觉感触感染野的概念，每一个感触感染野只接收一小块区域的旌旗灯号。这一小块区域内的像素是互相接洽关系的，每一个神经元不须要接收全部像素点的信息，只须要接收局部的像素点作为输入，而后将所有这些神经元收到的局部信息综合起来就可以获得全局的信息。
如许就可以将之前的全连接的模式修改为局部连接，之前隐含层的每一个隐含节点都和全部像素相连，如今我们只须要将每一个隐含节点连接到局部的像素节点。假设局部感触感染野大年夜小是10×10，即每个隐含节点只与10×10个像素点相连，那么如今就只须要10×10×100万=1亿个连接，比拟之前的1万亿缩小了10000倍。
简单说，全连接就是上图的左边部分，而局部连接就是上图的右边部分。局部连接可以大年夜大年夜降低神经收集参数量，大年夜100M*100M = 1万亿，到10*10*100万=1亿。
膳绫擎我们经由过程局部连接(Locally Connect)的办法，将连接数大年夜1万亿降低到1亿，但仍然偏多，须要持续降低参数量。如今隐含层每一个节点都与10×10的像素相连，也就是每一个隐含节点都拥有100个参数。假设我们的局部连接方法是卷积操作，即默扰绫强一个隐含节点的参数都完全一样，那我们的参数不再是1亿，而是100。不论图像有多大年夜，都是这10×10=100个参数，即卷积核的尺寸，这就是卷积对缩小参数量的供献。
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