5.卷积神经网络

目录

    • 1.从全连接到卷积
      • 分类猫和狗的图片
      • 总结
    • 2.卷积层
      • 一维卷积,二维卷积,三维卷积
      • 总结
      • 基础卷积的代码实现
    • 3.卷积层里的填充和步幅
      • 填充
      • 步幅
      • 总结
    • 4.卷积层里的多输入多输出通道
      • 多个输入通道
      • 多个输出通道
      • 多个输入和输出通道
      • 1 * 1卷积层
      • 总结
    • 5.池化层
      • 二维最大池化
      • 池化层的填充,步幅和多个通道
      • 平均池化层
      • 总结
    • 6.经典神经网络LeNet
      • MNIST数据 手写数据集
      • 总结
      • 代码实现

1.从全连接到卷积

分类猫和狗的图片

  • 使用一个相机采集图片(12000=12M像素)
  • RGB图片有36000=36M像素
  • 使用100大小的单隐藏层MLP,模型有36亿=3.6B元素
    • 远多于世界上所有猫和狗总数

回顾:单隐藏测MLP(多层感知机=全连接层)

  • 根据36M像素通过100的全连接层 参数就变为3.6B = 14GB
  • 这样是太大的,不可能的

假设我们想从一张图片中找到某个物体。 合理的假设是:无论哪种方法找到这个物体,都应该和物体的位置无关。 理想情况下,我们的系统应该能够利用常识:猪通常不在天上飞,飞机通常不在水里游泳。

总结上面在图片中目标定位有两个原则

  • 平移不变性(translation invariance):不管检测对象出现在图像中的哪个位置,神经网络的前面几层应该对相同的图像区域具有相似的反应,即为“平移不变性”。
  • 局部性(locality):神经网络的前面几层应该只探索输入图像中的局部区域,而不过度在意图像中相隔较远区域的关系,这就是“局部性”原则。最终,可以聚合这些局部特征,以在整个图像级别进行预测。

总结

  • 对全连接层使用平移不变性和局部性得到卷积层

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