漫画:卷积神经网络为什么适合处理图片数据?
传统的神经网络(全连接)如下所示:
比如一张图片如果是64*64的,那么它的数据量就是64×64×3,因为每张图片都有 3 个颜色通道。那么图片的特征向量维度为 12288。
对的!64×64还是比较小的,如果操作更大的图片,给你举个例子,比如一张 1000×1000 的图片,那么特征向量的维度达到了 1000×1000×3,因为有 3 个 RGB 通道,所以数字将会是 300 万。
如果特征维度为300万,那么我们的神经网络需要300万个输入,如果神经网络的隐藏层有1000个隐藏单元,那么输入层和第一个隐藏层之间的参数矩阵的大小是会有 30亿个参数,仅仅输入层和隐藏层之间就有30亿个参数。
在参数如此大量的情况下,难以获得足够的数据来防止神经网络发生过拟合,而且还存在巨大的压力。
先来看下面这张图
大致可以分为这几个步骤:
卷积层-Pooling-卷积层-Pooling-全连接层-softmax
那么这样就用卷积操作代替了全连接的操作,可以进行有效的提取特征。那么卷积的特性包括:权值共享和局部连接。我想大家看一下下面这个就更明显了!
(图片来源:csdn博客)
为了使得卷积神经网络更形象,请看下面几个图:
这节课我们知道了为什么卷积神经网络能更好的处理图片,同时也大体了解了神经网络,后面会按照章节讲解计算机视觉CNN!
参考文献
1.http://www.elecfans.com/rengongzhineng/580113.html
2.今日头条|B站AI专栏素材
3.https://blog.wj2015.com/
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