- 预备知识
一般来说，分类和识别都需要提取相应的特征来做决策，传统的机器学习在特征提取方面需要比较精细的设计，并且需要在相应的领域有足够的知识以判断特征的有效性，并且在数据输入之前需要进行清洗等预处理，而对于神经网络来说，你只需要把数据输入进去，不用精心设计，他会自动的提取特征，由于其大量的参数，它可以拟合给定的数据，但是由于其黑盒的特性，难以调节，目前还在研究，本次探讨下神经网络的一个具有里程碑意义的结构-CNN。 - CNN VS FCN
在很多年前，全连接网络FCN就出现了，但是一直不温不火，尤其是在图像领域。我们知道，图像是由一个个像素点构成的，一般来说是这样的格式，w,h为长宽，c为channels通道数，RGB图像的channel为3，例如在MNIST中，它是一个灰度图，所以一个图像是28*28*1,但是在FCN中，把它直接展开我i一个28*28= 784的一维向量输入进去，第一丧失了其位置信息，显然像素之间的位置信息是特别重要的，第二使用全连接层需要的参数太多。
CNN
然后通过CNN的可视化可知，CNN识别物体是通过从局部到整体到实现的，CNN识别了局部的特征之后，以及局部特征的相对应的位置，就可以拼凑起来，对整体进行识别。
CNN是由卷积层，采样层和全连接层构成的，大致过程是这样的：
- 第一个卷积层提取最初的特征，输出特征图（feature map）
- 第一个采样层在第一卷积层输出的结果进行特征选择，去除多余的特征，重构新的特征图。
- 第二个卷积层对新的特征图进行特征提取，第二个采样层对第二卷积层输出的结果进行特征选择，卷积层和采样层可以一直循环或者单独使用，最后得到一个最终的feature map，
- 全连接层根据feature map进行分类
- 卷积层
卷积实际上再传统的图像处理中用得也蛮多的，例如提取边缘的算子，卷积的作用如下：
- 原始图像经过与特定卷积核的运算，可以提取图像的某些特定特征
- 不同的卷积核，提取的特征不一样
- 提取相同的特征，卷积核不一样，效果也不一样。
对于一个输入的图片，只考虑一个通道的话，为一个二维矩阵，以下图为例，一个5*5的图像，经过一个3*3的filter，得到了一个3*3的结果，运算的过程是这样的：蓝色框中的3*3的矩阵和filter进行运算，得到了结果矩阵中的那个蓝色的4，运算的方式就是每个相同位置的值相乘，然后把九个数加起来即可。然后卷积核右移一个单位，与红框中的九个数进行运算，得到结果中的红色的3，依次这么右移和下移计算即可得到最终的结果，
CNN.PNG
下面是一个动图，可以更直观反映：
CNN.gif
实际上，输入的图片一般为RGB格式，即三通道，那么一次需要三个卷积核，
CNN.PNG
卷积的计算公式：输入一个图片后，结果卷积，输出的结果与原图片和卷积核的大小存在一定的联系，先介绍几个概念：
- padding:在原图像的四周加上0，下图padding = 1
padding.PNG
-
stride: 卷积核一次移动的距离，下图stride=2;
stride.PNG
下面给出公式：
其中：
- Q: 运算后结果的尺度
- n:原始图像的尺度
- p: padding的尺度
- f:filter的尺度
- s:卷积步长
- 采样层
经过卷积得到了一个feature map，接下来就是特征选择的采样pooling操作，一般现在都是做maxpooling,也会有特殊的平均池化。maxpooling的操作很简单，在给定的范围选出最大值即可，如下图：
maxpool.PNG
实际上，仅仅是这样的一个简单的操作，可以让我们的效率大大提高，其优点如下：
- 提取出了最有效的特征
- 减小的图片的大小，减少了运算
- 全连接层
最后得到的高度提纯的特征输入到全连接层，进行分类或者回归。
参考：
卷积神经网络（CNN）入门讲解
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）
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