什么是 CNN? 卷积神经网络? 怎么用 CNN 进行分类?(2)

参考视频:https://www.youtube.com/watch?v=E5Z7FQp7AQQ&list=PLuhqtP7jdD8CD6rOWy20INGM44kULvrHu

视频4:CNN 中 stride 的概念

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如上图,stride 其实就是 ”步伐“ 的概念。

默认情况下,滑动窗口一次移动一步。而当 stride = 2 时,则一次移动两步,垂直移动和水平移动都是。

当我们提高 stride 的值的时候,卷积操作产生的特征图的 size 会成倍减少,如下图:
(stride = 2)

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具体请看 1:47

当使用 padding 的时候,卷积产生的 特征图的 大小通过下面公式计算

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视频5:max pooling in CNN

max pooling 在做的事情如下图
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如上图,滑动窗口提取出窗口中的最大值,放进新图里

一般而言,stride 的值和滑动窗口的边长是相等的

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如上图,这有两个好处:
1.减少图像大小,减少 computational cost
2.锐化图的特征,加强图的特征 (因为它保留了最大值)

关于锐化特征,更明显的例子如下图
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使用 max pooling layer 时,输入有多少张图,输出就有多少张图,如下图

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实际上,我们并不总是使用 max pooling layer。因为 max pooling layer 会减少图的 size。

使用 Max pooling layer 的地方通常只在 卷积层 后面

需要注意的是,max pooling layer 里并不涉及参数,所以它这块地方并不需要训练

除了 max pooling layer 外,还有 average pooling 等等,看需求

下图是一个总结
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视频6:CNN 里的 fully connected layer 全连接层

全连接层其实就是 simple neural network,被用来做分类

下图是个更好的解释

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如上图,卷积层提取原图的特征,(随后有可能经过 max pooling layer 来减少图的大小,以及锐化特征)。接着产出的图被展开,作为后面的全连接层的输入。随后就是一个用于分类的神经网络。

需要注意的是,全连接层的输出层的神经元数量,和我们要分的类别的数量是相等的。

此外,全连接层中的 ”边“ (权重矩阵) 是需要被训练的。

如下图,是总结
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