深度学习:卷积神经网络与图像识别基本概念
一 卷积神经网络的组成
图像分类可以认为是给定一副测试图片作为输入
二 网络的前段
前段指 的是对图像数据的处理,可以称之为数据层。
2.1 数据裁减
输入的图像的大小可能各不相同,有一些图像的分辨率较大,有一些比较小。而且长宽比也不一定会一样。对于这样的不一致性,理论上而言,可以不予处理,但是这要求网络中其他的层次支持这样的输入。目前大部分情况下采用的是通过裁剪的方法使得输出的图像是固定分辨率的。 在网络训练的阶段,裁剪的位置从原始的图像上随机选择,只需要满足裁剪 的子图完全落在图像中即可。通过随机的方式,是因为相当于增加了额外的数据,能够缓解过拟合的问题。
2.2 颜色干扰
裁剪之后的原图,每一个像素的是 0 到 255 的固定的数值。进一步的处理,包括减去均值,以及等比例缩放像素值使得像素值的分部基本在 [−1, 1] 之间。除了这些常规的操作之外,也会对图像进行归一化,相当于图像增强,比如 [9, 18, 17] 中对 CIFAR10 的数据预处理中。比如,对于每一个像素,随机选择 RGB 三个通道中的一个,然后在原像素值的基础上,随机添加一个从 [-20,20] 之间的数值。
三 网络的中段
以下介绍在卷及神经网络中常用的层的定义,即输入的数据 x 是什么维度,输出 y 是什么维度以及如何从输入得到输出。
3.1 卷积神经网络的基本组成
如下图:
3.2 卷积层
卷积层输入表示为
矩阵
下图是是一个动态示例,来源于 convolutional-networks
3.3 池化层
输入的信号表示为
池化层是对每一个特征图单独进行操作并且输出一个对应的特征图。假设池化范围是
池化层的作用包括降低特征图的分辨率,从而减少计算量,以及增强网络的鲁棒性。比如对于最大化池化的方式,对于图像的平移具有一定的鲁棒性。
实例,对于如下特征图 4x4,使用最大池化效果如下:图中每个像素点的值是上面各个格子的数值,然后要对这张 44的图片进行池化;那么采用最大池化也就是对上面 44的图片分块,每块大小为2*2,然后统计每个块的最大值,作为下采样后图片的像素值。
3.4 CCCP
CCCP层的输入是
3.5 ReLU 层及相关变体
该层的输入认识是一个信号 x。ReLU 并不要求输入信号的维度必须是一维或者几维的,因为该层的操作是对输出的每一个元素单独操作。但依然可以认为输入的
显然这是一个非线性操作,ReLU 的存在使得网络的表达更加丰富。同时从定义中容易得出,该操作非常简单,并且在不同的输入点之间进行并行。ReLU 在一定程度上也是 S 行函数的近似。
3.6 Dropout层
Dropout层的输入为
然而在进行测试的时候,计算公式更正为
Dropout层的引入主要是为了减少过拟合的问题,减少不同参数的耦合性。
3.7 全连接层
输入时
全连接层是一个非常常用的层,然而该层在一定程度上会损失图像的空间信息,故而在有一些网络中,抛弃了全连接层。
3.8 局部响应归一化(LRN)
LRN层做的事是对当前层的输出结果做平滑处理。下图是示例:
前后几层(对应位置的点)对中间这一层做一下平滑约束。
输入时一个三维信号
其中
3.9 批归一化层(Batch Normalization)
详细理解参考:Batch Normalization
批归一化层的输入依然是三维的信号
其优点如下:
- 可以选择比较大的初始学习率,此算法有快速训练收敛的特性。
- 可以不用考虑过拟合中的 Dropout ,L2正则项选择问题,采用BN之后可以移除这两个参数,或者可以选择更小的L2正则约束参数了,因为BN具有提高网络泛化能力的特性。
- 不再需要局部响应归一化层,因为BN本身就是一个归一化网络层。
- 可以完全打乱训练数据,防止每批训练时某些样本经常被挑选到。
四 网络的末端
从网络训练的角度,末端主要是损失函数。也就是将数据映射为一个标量。通过随机梯度下降的方式,使得损失函数逐渐的降低。目前使用比较广泛的是 Softmax 回归和 Hinge 损失函数。
4.1 Softmax回归
较通俗易懂的理解Softmax回归的一篇博客是 Softmax回归
输入时
4.2 近似神经激活函数:Softplus&ReLu
2001年,神经科学家Dayan、Abott从生物学角度,模拟出了脑神经元接受信号更精确的激活模型,该模型如下图所示:
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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