1基本概念

卷积神经网络是什么

神经网络（Artificial Neural Networks , ANNs）是模仿动物网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks , CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称为“平移不变人工神经网络”

卷积神经网络可以做什么

目标分类

目标检测

目标分类与目标检测

目标分类不需要定位

目标检测需要定位出物体的位置，且把所有图片中的物体都识别定位出来

2

一个完整的CNN

把图片分入四个类别：狗、猫、船、鸟

当输入一张船的照片时，船的权重是最高的，所有权重加起来等于1

卷积神经网络主要执行四个步骤：

卷积

非线性（Relu）

池化或下采样

分类（全连接层）

基本单元——输入层

二维图片（灰度图像）：可以表示为像素值组成的矩阵，在0-255之间；而且只有单通道

三维图片（色彩图像）：有三个通道—RGB，可以想象成三个2d矩阵叠在一起，每个矩阵的值都在0-255之间

基本单元——卷积层

边缘检测

边缘识别

Padding

基本单元——激活函数Relu

激活函数的作用：神经网路中，激活函数的作用是能够给神经网络加入一些线性因素，使得神经网络更好的解决较为复杂的问题

Relu的优点

由于X＞0时导数为1，所以， ReLU能够在X ＞0时保持梯度不衰减，从而缓解梯度消失问题。

计算速度非常快，整个过程的计算量节省很多

Relu会使一部分神经元的输出为0，这样就造成了网络的稀疏性，并且减少了参数的相互依存关系，缓解了过拟合问题的发生

Relu的缺点

随着训练的推进，部分输入会落入硬饱和区，某些神经元可能永远不会被激活，这个ReLU单元在训练中将不可逆转的死亡，导致相应的参数永远不能被更新，使得数据多样化丢失。这种现象被称为“神经元死亡”

偏移现象。即输出的均值恒大于零。偏移现象和神经元死亡会共同影响网络的收敛性

基本单元——池化层

Max pooling

池化原因：

缩减模型的大小，提高计算速度 ；

提高所提取特征的鲁棒性

Average pooling

池化过程没有需要学习的参数，执行反向传播时，反向传播没有参数适用于池化，所有参数都是手动设置的，所以池化是计算神经网络某一层的静态属性

将池化操作施经过卷积层和ReLU激活函数上特征映射结果

基本单元——全连接层

使用softmax激励函数作为输出层的多层感知机；

全连接层表示上一层的每一个神经元，都和下一层的每一个神经元是相互连接的。

卷积层的池化层的输出代表了输入图像的高级特征，全连接层的目的就是类别基于训练集用这些特征进行分类。

除了分类以外，加入全连接层也是学习特征之间非线性组合的有效方法。卷积层和池化层提取出来的特征很好，但是如果考虑这些特征之间的组合，就更好了。

3神经网络例子

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