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一、为了使特征图变小:

由两种方法:1.增大步长:卷积的时候不是一次一步,而是一次多步,类似一张图片,在原来的像素基础上,每隔一个取一个像素点。

其中S就是步长

注意:扩大步长不经常用,因为会丢失信息,而且还会引入计算

                      2.池化:1)平均池化

                                    2)最大池化

二、卷积的过程中,希望通道数增加,而特征图大小减小 

  1. 增强特征表达能力:通过增加通道数,每个卷积层能够学习更多种类的特征。初始层通常识别基本的边缘、颜色和纹理等低级特征,而随着层数加深,网络能够捕捉更加复杂的模式和高层次语义信息。更多的通道意味着网络可以同时处理并整合更丰富的特征表示。

  2. 减少计算复杂度和参数数量:虽然增加通道数增加了模型的容量,但减小特征图的大小有助于控制计算成本和内存使用。这主要是通过池化层(如最大池化)或步长大于1的卷积实现的。减小特征图尺寸可以显著降低后续层的计算负担,因为它们需要处理的数据点变少了。

  3. 空间不变性:通过下采样(例如,利用池化操作),网络可以获得一定程度的空间不变性,这意味着它对输入图像中的微小平移变得更加鲁棒。这对于许多视觉任务来说是非常重要的,因为它允许模型专注于最重要的特征,而不是被不相关的小变化所干扰。

  4. 有效捕获全局信息:随着特征图尺寸的减小,较高层的神经元具有更大的感受野,从而能够覆盖原始输入图像的更大区域。这意味着这些层可以捕获到更全局的信息,有助于理解场景的整体结构和上下文关系。

三、归一化和Dropout

归一化就是不同的样本,同一属性才会相对比较,不会受量纲的影响

Dropout是一种用于防止神经网络过拟合的技术。在在每一轮训练过程中,Dropout通过随机“丢弃”一部分神经元(即设置这些神经元的输出为零),从而强制网络学习更鲁棒的特征表示。这样做可以避免模型过于依赖某些特定的神经元,促使模型学习到更加泛化的特征。

三个基本卷积神经网络模型

AlexNet

AlexNet是由Alex Krizhevsky等人提出的,在2012年的ImageNet图像识别挑战赛中大放异彩,标志着深度学习时代的开始。

  • 创新点
    • 使用ReLU(Rectified Linear Unit)激活函数代替传统的tanh或sigmoid函数,加快了训练速度。
    • 引入了Dropout技术来减少过拟合。
    • 利用数据增强技术提高模型的泛化能力。
    • 使用GPU进行加速训练,解决了大规模数据和复杂模型带来的计算问题。
    • 采用了局部响应归一化(Local Response Normalization, LRN),虽然后续研究表明这一步并非必不可少。

VGG

VGG是由牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group)开发的一系列深度卷积神经网络架构。

  • 创新点
    • 简洁的网络结构:所有卷积层都使用3x3的小卷积核,并且步长为1,填充为1;池化层则采用2x2窗口,步长为2。这种设计让网络可以更深,同时保持参数量相对较小。
    • 深度增加:VGG通过堆叠多个这样的层,构建出了比以往任何网络都要深的架构(如VGG-16和VGG-19),证明了网络深度对于性能的重要性。
    • 标准化配置:由于其简单而一致的架构,VGG成为了许多研究的基础模型,便于比较不同方法的效果。

ResNeXt

ResNeXt是在ResNet基础上进一步发展的模型,它引入了“分组卷积”的概念,旨在以更少的参数实现更高的准确率。

  • 创新点
    • 分组卷积(Cardinality):这是ResNeXt的关键创新之一,通过将输入通道分成若干组,每组独立进行卷积操作,然后再合并结果。这种方式可以在不显著增加计算成本的情况下增加网络的表现力。
    • 合并与残差连接:所有组的输出会被拼接在一起,再经过另一个1x1的卷积层来恢复通道数,最后加上原始输入(残差连接),得到最终的输出。

    • 统一的设计原则:ResNeXt提出了一个统一的架构设计理念,即每个残差块内的变换可以用三个参数描述:宽度(滤波器的数量)、深度(网络的层数)和基数(分组卷积中的组数)。这种设计简化了超参数的选择过程。
    • 增强的表达能力:与相同参数量的传统网络相比,ResNeXt能够提供更强的特征表示能力,尤其适合处理复杂的视觉任务

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