2021李宏毅机器学习 Convolutional Neural Network (CNN)

应用1：影像辨识

一张图片是一个三维的Tensor,一维是长，一维是宽，一维是channel (channel=3代表RGB的三种颜色，长和宽代表解析度，像素的数目)

模型的弹性越大，越容易过拟合。

观察一

图像中是否出现一些重要的pattern，这种pattern代表重要物件（例如鸟嘴，鸟眼，鸟爪）

一个neuron不需要去看整张图片，只需要看图片的一小部分，就足以去侦测一些关键的pattern有没有出现

第一个简化fully connected network的方式： Receptive Filed (感受野)

Receptive Filed彼此之间可以是重叠的。

同一范围可以有多个不同的neuron。

最经典的安排方式：一般做影像辨识的时候会看所有的channel, 所以在描述一个Receptive Filed的时候，我们只讲它的宽高就行了，不用讲它的深度，因为它考虑的是全部的channel，宽高合起来叫Kernel Size, 一般Kernel Size不会设太大，3 x 3足够了，7x7,9x9就是蛮大的Kernel Size了。

一个Receptive Filed，一般会有一组一排neuron去守备它，

比如：64个或128个neuron去守备一个Receptive Filed的范围。

移动的量叫做Stride（一般设为Stride=1或2）因为我们希望Receptive Filed是有重叠的部分，为什么呢？假设Receptive Filed完全没有重叠，那有一个pattern正好出现在两个Receptive Filed的交界上面，就会变成没有任何neuron去侦测它，可能就会Miss掉这个pattern。

超出范围就去做Padding，padding就是补值，当做那个里面的值为0

观察二

同样的pattern出现在不同图片的不同区域里

第二个简化fully connected network的方式：parameter sharing（共享参数）

不同的neuron，weight一样

两个相同receptive filed的neuron是不共享参数的

每一组Receptive Filed 都只有一组参数，这些参数叫做Filter.

Receptive Filed + parameter sharing = Convolution Layer

有用 Convolution Layer 的 neuron 就叫 Convolution Neural Network

CNN的Model的bias比较大，Model的bias大不一定是坏事

当Model的复杂度很高的时候，比较容易过拟合

Fully Connected Layer可以做各式各样的是事情，可以有各式各样的变化，但是它可能没有办法在任何特定的任务上做好

Convolution Layer是专门为影像设计的，虽然Model bias很大，但它仍可以做的很好，这个在影像上不是问题，但是在影像之外的任务，就要小心了，要看那些任务有没有影像用的特性。

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