卷积神经网络三个结构
神经网络(neural networks)的基本组成包括输入层、隐藏层、输出层。而卷积神经网络的特点在于隐藏层分为卷积层和池化层(pooling layer，又叫下采样层)以及激活层。每一层的作用
- 卷积层：通过在原始图像上平移来提取特征
- 激活层：增加非线性分割能力
- 池化层：通过特征后稀疏参数来减少学习的参数，降低网络的复杂度，（最大池化和平均池化）
为了能够达到分类效果，还会有一个全连接层(FC)也就是最后的输出层，进行损失计算分类。
卷积层
卷积层（Convolutional layer），卷积神经网络中每层卷积层由若干卷积单元(卷积核)组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法最佳化得到的。
卷积运算的目的是提取输入的不同特征，第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角等层级，更多层的网路能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。
卷积核(Filter)的四大要素
- 卷积核个数
- 卷积核大小
- 卷积核步长
- 卷积核零填充大小
卷积如何计算-大小
卷积核我们可以理解为一个观察的人，带着若干权重和一个偏置去观察，进行特征加权运算。
注：上述要加上偏置
卷积核大小 ---> 11、33、5*5
通常卷积核大小选择这些大小，是经过研究人员证明比较好的效果。这个人观察之后会得到一个运算结果，
那么这个人想观察所有这张图的像素怎么办？那就需要这样
卷积如何计算-步长
需要去移动卷积核观察这张图片，需要的参数就是步长。
假设移动的步长为一个像素，那么最终这个人观察的结果以下图为例：
5x5的图片，3x3的卷积大小去一个步长运算得到3x3的大小观察结果
如果移动的步长为2那么结果是这样
-
5x5的图片，3x3的卷积大小去两个步长运算得到2x2的大小观察结果
卷积如何计算-卷积核个数
那么如果在某一层结构当中，不止是一个人观察，多个人(卷积核)一起去观察。那就得到多张观察结果。
- 不同的卷积核带的权重和偏置都不一样，即随机初始化的参数
我们已经得出输出结果的大小有大小和步长决定的，但是只有这些吗，还有一个就是零填充。Filter观察窗口的大小和移动步长会导致超过图片像素宽度！
卷积如何计算-零填充大小
零填充就是在图片像素外围填充一圈值为0的像素。
有两种方式，SAME和VALID
- SAME：越过边缘取样，取样的面积和输入图像的像素宽度一致。
- VALID：不越过边缘取样，取样的面积小于输入人的图像的像素宽度。
在Tensorflow当中，卷积API设置”SAME”之后，输出高宽与输入大小一样（重要）
总结-输出大小计算公式
最终零填充到底填充多少呢？我们并不需要去关注，接下来我们利用已知的这些条件来去求出输出的大小来看结果
通过一个例子来理解下面的公式
计算案例：
1、假设已知的条件：输入图像32321, 50个Filter，大小为55，移动步长为1，零填充大小为1。请求出输出大小？
H2 = (H1 - F + 2P)/S + 1 = (32 - 5 + 2 * 1)/1 + 1 = 30
W2 = (H1 - F + 2P)/S + 1 = (32 -5 + 2 * 1)/1 + 1 = 30
D2 = K = 50
所以输出大小为[30, 30, 50]
2、假设已知的条件：输入图像32321, 50个Filter，大小为33，移动步长为1，未知零填充。输出大小3232？
H2 = (H1 - F + 2P)/S + 1 = (32 - 3 + 2 * P)/1 + 1 = 32
W2 = (H1 - F + 2P)/S + 1 = (32 -3 + 2 * P)/1 + 1 = 32
所以零填充大小为：11
多通道图片如何观察
如果是一张彩色图片，那么就有三种表分别为R，G，B。原本每个人需要带一个3x3或者其他大小的卷积核，现在需要带3张3x3的权重和一个偏置，总共就27个权重。最终每个人还是得出一张结果
卷积网络API
tf.nn.conv2d(input, filter, strides=, padding=, name=None)
- 计算给定4-D input和filter张量的2维卷积
- input：给定的输入张量，具有[batch,heigth,width,channel]，类型为float32,64
- filter：指定过滤器的权重数量，[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]
- strides：strides = [1, stride, stride, 1],步长
- padding：“SAME”, “VALID”，使用的填充算法的类型，使用“SAME”。其中”VALID”表示滑动超出部分舍弃，“SAME”表示填充，使得变化后height,width一样大
小结
1、已知固定输出大小，反过来求出零填充，已知零填充，根据步长等信息，求出输出大小
2、卷积层过滤器(卷积核)大小，三个选择1x1，3x3，5x5，步长一般都为1，过滤器个数不定，不同结构选择不同，
3、每个过滤器会带有若干权重和1个偏置
激活函数
卷积网络结构采用激活函数，自从网路得到发展之后。大家发现原有的sigmoid这些激活函数并不能达到好的效果，所以采取新的激活函数。
Relu
效果是什么样的呢？
playground演示不同激活函数作用
网址：http://playground.tensorflow.org/
- Relu
- Tanh
- sigmoid
为什么采取的新的激活函数
Relu优点
- 有效解决梯度爆炸问题
- 计算速度非常快，只需要判断输入是否大于0。SGD(批梯度下降)的求解速度速度远快于sigmoid和tanh
sigmoid缺点
- 采用sigmoid等函数，计算量相对大，而采用Relu激活函数，整个过程的计算量节省很多。在深层网络中，sigmoid函数 反向传播 时，很容易就会出现梯度梯度爆炸的情况
激活函数API
tf.nn.relu(features, name=None)
- features:卷积后加上偏置的结果
- return:结果
池化层(Polling)
Pooling层主要的作用是特征提取，通过去掉Feature Map中不重要的样本，进一步减少参数数量。Pooling的方法很多，通常采用最大池化
- max_polling:取池化窗口的最大值
-
avg_polling:取池化窗口的平均值
池化层计算
池化层也有窗口的大小以及移动步长，那么之后的输出大小怎么计算？计算公式同卷积计算公式一样
计算：224x224x64,窗口为2，步长为2输出结果？
H2 = (224 - 2 + 20)/2 +1 = 112
w2 = (224 - 2 + 20)/2 +1 = 112
通常池化层采用 2x2大小、步长为2窗口
池化层API
tf.nn.max_pool(value, ksize=, strides=, padding=,name=None)
- 输入上执行最大池数
- value:4-D Tensor形状[batch, height, width, channels]
- channel:并不是原始图片的通道数，而是多少filter观察
- ksize:池化窗口大小，[1, ksize, ksize, 1]
- strides:步长大小，[1,strides,strides,1]
- padding:“SAME”, “VALID”，使用的填充算法的类型，默认使用“SAME”
Full Connection层
前面的卷积和池化相当于做特征工程，最后的全连接层在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。
卷积神经网络总结
面试题
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