卷积核及池化层的基本概念笔记
卷积核基本概念
全连接网络的问题在于参数太多,例如一个尺寸为200×200×3200 \times 200 \times 3200×200×3的图像会让下一层隐藏层中的一个神经元包含200×200×3=120,000200 \times 200 \times 3 = 120,000200×200×3=120,000个权重,而且这一层中可能还不止一个神经元。过多参数带来的后果就是容易导致过拟合,而且不容易训练。因此需要通过一些手段来减少参数数量,降低训练难度。所以就有了卷积神经网络。
卷积神经网络由卷积核组成,所以先从卷积核说起。每一个卷积核只与前一层中的一小块区域连接,所以可以大大减少参数数量。这小块连接的区域称为“感受野”,相当于是卷积核的视野,即卷积核可以“看到”的部分。前一层的输出可以是图片,也可以可以是卷积/池化层的输出。还是用尺寸为200×200×3200 \times 200 \times 3200×200×3的图像作为例子,假设网络结构为输入-卷积层-输出,卷积层中单个卷积核大小为3×33 \times 33×3,总共10个卷积核,那么整个网络就只有10×(3×3×3+1)=28010 \times (3 \times 3 \times 3 + 1) = 28010×(3×3×3+1)=280个参数:单个卷积核的参数个数中加上1是因为通常每个卷积核会配备上一个偏置;之所以是3×3×33 \times 3 \times 33×3×3是因为卷积核是3×33 \times 33×3大小,而图片深度是333(3通道,R、G、B),且卷积核深度必须与输入深度保持一致。这样对比下来,全连接层中的一个神经元就需要120,000120,000120,000个参数,而卷积神经网络中一个3×33 \times 33×3卷积核只需要282828个参数。
卷积核只与前一层中的一小部分连接:上图左侧红色部分为图片,右侧框选出的蓝色部分为卷积核,整个蓝色方块是由多个卷积核组成的卷积层
为了配合部分连接,卷积神经网络还运用了权值共享来减少参数数量。具体做法就是将卷积核在图片上移动(即移动卷积核的感受野)来计算出输出(输出通常称为feature map)。feature map的长宽就是卷积核在图片上移动的次数,深度就是卷积核的个数。这样最后需要训练的参数就只有卷积核中的3×3+13 \times 3 + 13×3+1个权值参数。注意这里是以3×33 \times 33×3大小的卷积核作为例子,其实还有别的大小/形状的卷积核。卷积核输出的feature map长/宽可以通过以下公式计算:
首先上定义:
- 输入数据尺寸为W1×H1×D1W_1 \times H_1 \times D_1W1×H1×D1
- 4个超参数:
- 滤波器数量KKK
- 滤波器尺寸FFF(可以是长方形,但是通常都是正方形,所以这里也是以正方形的滤波器为例子)
- 步长SSS
- zero padding,在输入数据边缘补充的0的数量PPP
然后可得:
输出数据体尺寸为:W2×H2×D2W_2 \times H_2 \times D_2W2×H2×D2,W2=(W1−F+2P)/S+1W_2 = (W_1 - F + 2P)/S + 1W2=(W1−F+2P)/S+1,H2=(H1−F+2P)/S+1H_2 = (H_1 - F + 2P)/S + 1H2=(H1−F+2P)/S+1,D2=KD_2 = KD2=K
下图是2个深度为3的3×33 \times 33×3大小卷积核在输入上进行卷积操作的示意图。
上图来自CNN笔记:通俗理解卷积神经网络,作者是v_JULY_v
左侧就是3通道/深度为3的图片/输入数据(浅蓝色),蓝色框选出的部分象征卷积核的视野/感受野,输入就这样和卷积核的参数一一对应相乘并求和(求和是因为要和偏置求和;可以看上图中的数字,自己计算一下来理解)。
总结:
为了减少参数数量,卷积核采用了一下方法:
- 部分连接:卷积核只与输入的局部直接连接,从而减少了参数数量,更不容易过拟合
- 权值共享:同一个feature map中数据共享同一个卷积核的权值
备注:数学中的卷积和卷积神经网络中的卷积严格意义上是两种不同的运算!具体解释看哪位高手能解释一下卷积神经网络的卷积核?
卷积核的滤波作用
全连接神经网络有一个很大的缺点就是,它其实不能够很好地去学习图案中的结构。如果将全连接网络的神经元中的参数转换成类似热度图的图(如下图),可以发现基本上看不出什么结构,也就是说全连接网络的神经元并不能够学习图案中的结构。
如果输入一张随机生成的图片,那么这个全连接网络可能会错误地认为这张图片中的内容是数字“5”。
以上两张图片截图自3blue1brown的视频,b站av号为16144388
而卷积核则不同,如果将卷积核权值转换为图片,可以大概看出它在寻找的是什么轮廓/纹路:
上图来自同一个卷积层中的 Feature Map有什么区别?中孔涛的回答
可以看出,卷积核具有把握图像局部特征的能力。
但是为什么卷积核具有这样的能力?这就要从传统的滤波器开始说起。
首先是一些说明。此处的“滤波器”与卷积核的行为基本相同,只是权值是给定的。滤波器的运算行为如下图所示(其实上面的动图里面已经提过一次运算行为了,保险起见再放一次):
注意,上图中被卷积的输入已经经过了zero padding,即在周围pad上一圈0。这是一种常见的做法,目的是调整输出的大小。pad的圈数可以大于1
上图均来自CNN笔记:通俗理解卷积神经网络
接下来看图像滤波。
常见的两种图像空间滤波的常见操作为:
- 平滑滤波
- 边缘提取
假设有这么一张图片:
和这么个滤波器:
得到的效果:
a)就是将中心像素值与周围临近的像素进行平均,自然就能“削峰填谷”,实现平滑处理
b)就是将中心像素值复制n份,然后减去周围的n个临近像素值。所以如果是在区域位置(四周像素值都很相近),像素值肯定就“减”为0;只有在边缘位置(与周围的像素值差别比较大),相减后才能留下。
上面3张图片均来自哪位高手能解释一下卷积神经网络的卷积核?中superbrother的回答
可知,滤波器在图片上滑动并进行相应的运算,可以得到提取出轮廓/经过滤波的图像。
同样的,卷积核也能够起到“滤波”的作用,只是它的参数是通过训练得到的,而不是一开始就设定好了的。
以上便是单个卷积核的基本概念,通常CNN中单层卷积层含有不只一个卷积核,用来捕捉不同的局部特征。
池化
池化其实很简单,只是一种运算规则。CNN中池化层没有参数。
以下内容及图片直接引用自卷积神经网络(CNN)学习笔记1:基础入门
通过卷积层获得了图像的特征之后,理论上我们可以直接使用这些特征训练分类器(如softmax),但是这样做将面临巨大的计算量的挑战,而且容易产生过拟合的现象。为了进一步降低网络训练参数及模型的过拟合程度,我们对卷积层进行池化/采样(Pooling)处理。池化/采样的方式通常有以下两种:
Max-Pooling: 选择Pooling窗口中的最大值作为采样值;
Mean-Pooling: 将Pooling窗口中的所有值相加取平均,以平均值作为采样值;Mean-Pooling: 将Pooling窗口中的所有值相加取平均,以平均值作为采样值;
参考资料
CS231n课程笔记翻译:卷积神经网络笔记:CS231n官方笔记的翻译,有些细节的地方出了问题,但是总体还是值得一看的
Feature map of a convolutional layer [duplicate]:feature map的定义
卷积神经网络(CNN)学习笔记1:基础入门 :
卷积神经网络为什么叫卷积呢?:数学上的卷积和深度学习的卷积的相/不同
【官方双语】深度学习之梯度下降法 Part 2 ver 0.9 beta
同一个卷积层中的 Feature Map有什么区别?
CNN笔记:通俗理解卷积神经网络
哪位高手能解释一下卷积神经网络的卷积核?:其中superbrother的回答就提到了CNN中的“卷积”和信号处理中的“卷积”的关系(基本没关系),本文中也引用了部分superbrother的回答
卷积神经网络(CNN)学习笔记1:基础入门:本文中池化节内容的来源
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有不少windows10系统用户反映说碰到这样一个情况,就是电脑提示正在准备windows请勿关闭计算机,碰到这样的问题该怎么解决呢,现在小编就给大家分享一下windows10系统提示正在准备windows请勿关闭计算机的具体第一种方法:1、2、依次…...
2022/11/19 21:17:11 - 配置 已完成 请勿关闭计算机,win7系统关机提示“配置Windows Update已完成30%请勿关闭计算机”的解决方法...
今天和大家分享一下win7系统重装了Win7旗舰版系统后,每次关机的时候桌面上都会显示一个“配置Windows Update的界面,提示请勿关闭计算机”,每次停留好几分钟才能正常关机,导致什么情况引起的呢?出现配置Windows Update…...
2022/11/19 21:17:10 - 电脑桌面一直是清理请关闭计算机,windows7一直卡在清理 请勿关闭计算机-win7清理请勿关机,win7配置更新35%不动...
只能是等着,别无他法。说是卡着如果你看硬盘灯应该在读写。如果从 Win 10 无法正常回滚,只能是考虑备份数据后重装系统了。解决来方案一:管理员运行cmd:net stop WuAuServcd %windir%ren SoftwareDistribution SDoldnet start WuA…...
2022/11/19 21:17:09 - 计算机配置更新不起,电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?
原标题:电脑提示“配置Windows Update请勿关闭计算机”怎么办?win7系统中在开机与关闭的时候总是显示“配置windows update请勿关闭计算机”相信有不少朋友都曾遇到过一次两次还能忍但经常遇到就叫人感到心烦了遇到这种问题怎么办呢?一般的方…...
2022/11/19 21:17:08 - 计算机正在配置无法关机,关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机...
关机提示 windows7 正在配置windows 请勿关闭计算机 ,然后等了一晚上也没有关掉。现在电脑无法正常关机以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!关机提示 windows7 正在配…...
2022/11/19 21:17:05 - 钉钉提示请勿通过开发者调试模式_钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用...
钉钉请勿通过开发者调试模式是真的吗好不好用 更新时间:2020-04-20 22:24:19 浏览次数:729次 区域: 南阳 > 卧龙 列举网提醒您:为保障您的权益,请不要提前支付任何费用! 虚拟位置外设器!!轨迹模拟&虚拟位置外设神器 专业用于:钉钉,外勤365,红圈通,企业微信和…...
2022/11/19 21:17:05 - 配置失败还原请勿关闭计算机怎么办,win7系统出现“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”,长时间没反应,无法进入系统的解决方案...
前几天班里有位学生电脑(windows 7系统)出问题了,具体表现是开机时一直停留在“配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机”这个界面,长时间没反应,无法进入系统。这个问题原来帮其他同学也解决过,网上搜了不少资料&#x…...
2022/11/19 21:17:04 - 一个电脑无法关闭计算机你应该怎么办,电脑显示“清理请勿关闭计算机”怎么办?...
本文为你提供了3个有效解决电脑显示“清理请勿关闭计算机”问题的方法,并在最后教给你1种保护系统安全的好方法,一起来看看!电脑出现“清理请勿关闭计算机”在Windows 7(SP1)和Windows Server 2008 R2 SP1中,添加了1个新功能在“磁…...
2022/11/19 21:17:03 - 请勿关闭计算机还原更改要多久,电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机怎么办...
许多用户在长期不使用电脑的时候,开启电脑发现电脑显示:配置windows更新失败,正在还原更改,请勿关闭计算机。。.这要怎么办呢?下面小编就带着大家一起看看吧!如果能够正常进入系统,建议您暂时移…...
2022/11/19 21:17:02 - 还原更改请勿关闭计算机 要多久,配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以...
配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机,电脑开机后一直显示以以下文字资料是由(历史新知网www.lishixinzhi.com)小编为大家搜集整理后发布的内容,让我们赶快一起来看一下吧!配置windows update失败 还原更改 请勿关闭计算机&#x…...
2022/11/19 21:17:01 - 电脑配置中请勿关闭计算机怎么办,准备配置windows请勿关闭计算机一直显示怎么办【图解】...
不知道大家有没有遇到过这样的一个问题,就是我们的win7系统在关机的时候,总是喜欢显示“准备配置windows,请勿关机”这样的一个页面,没有什么大碍,但是如果一直等着的话就要两个小时甚至更久都关不了机,非常…...
2022/11/19 21:17:00 - 正在准备配置请勿关闭计算机,正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了解决教程...
当电脑出现正在准备配置windows请勿关闭计算机时,一般是您正对windows进行升级,但是这个要是长时间没有反应,我们不能再傻等下去了。可能是电脑出了别的问题了,来看看教程的说法。正在准备配置windows请勿关闭计算机时间长了方法一…...
2022/11/19 21:16:59 - 配置失败还原请勿关闭计算机,配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机...
我们使用电脑的过程中有时会遇到这种情况,当我们打开电脑之后,发现一直停留在一个界面:“配置Windows Update失败,还原更改请勿关闭计算机”,等了许久还是无法进入系统。如果我们遇到此类问题应该如何解决呢࿰…...
2022/11/19 21:16:58 - 如何在iPhone上关闭“请勿打扰”
Apple’s “Do Not Disturb While Driving” is a potentially lifesaving iPhone feature, but it doesn’t always turn on automatically at the appropriate time. For example, you might be a passenger in a moving car, but your iPhone may think you’re the one dri…...
2022/11/19 21:16:57