【Deep Learning笔记】卷积神经网络必须要掌握的知识(看不懂你来打我)
文章目录
- 滤波器(Filters)
- 卷积神经网络(CNN)
- 池化(Pooling)
- 填充(Padding)
- 数据增强(Data Augmentation)
滤波器(Filters)
CNN中的滤波器与加权矩阵一样,它与输入图像的一部分相乘以产生一个回旋输出。我们假设有一个大小为28 * 28的图像,我们随机分配一个大小为3 * 3的滤波器,然后与图像不同的3 * 3部分相乘,形成所谓的卷积输出。滤波器尺寸通常小于原始图像尺寸。在成本最小化的反向传播期间,滤波器值被更新为重量值。
参考一下下图,这里filter是一个3 * 3矩阵:
与图像的每个3 * 3部分相乘以形成卷积特征。
卷积神经网络(CNN)
卷积神经网络基本上应用于图像数据。假设我们有一个输入的大小(28 * 28 * 3),如果我们使用正常的神经网络,将有2352(28 * 28 * 3)参数。并且随着图像的大小增加参数的数量变得非常大。我们“卷积”图像以减少参数数量(如上面滤波器定义所示)。当我们将滤波器滑动到输入体积的宽度和高度时,将产生一个二维激活图,给出该滤波器在每个位置的输出。我们将沿深度尺寸堆叠这些激活图,并产生输出量。
你可以看到下面的图,以获得更清晰的印象。
池化(Pooling)
通常在卷积层之间定期引入池层。这基本上是为了减少一些参数,并防止过度拟合。最常见的池化类型是使用MAX操作的滤波器尺寸(2,2)的池层。它会做的是,它将占用原始图像的每个4 * 4矩阵的最大值。
你还可以使用其他操作(如平均池)进行池化,但是最大池数量在实践中表现更好。
填充(Padding)
填充是指在图像之间添加额外的零层,以使输出图像的大小与输入相同。这被称为相同的填充
在应用滤波器之后,在相同填充的情况下,卷积层具有等于实际图像的大小。
有效填充是指将图像保持为具有实际或“有效”的图像的所有像素。在这种情况下,在应用滤波器之后,输出的长度和宽度的大小在每个卷积层处不断减小。
数据增强(Data Augmentation)
数据增强是指从给定数据导出的新数据的添加,这可能被证明对预测有益。例如,如果你使光线变亮,可能更容易在较暗的图像中看到猫,或者例如,数字识别中的9可能会稍微倾斜或旋转。在这种情况下,旋转将解决问题并提高我们的模型的准确性。通过旋转或增亮,我们正在提高数据的质量。这被称为数据增强。
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