【机器学习】 卷积神经网络 (CNN)
文章目录
- 1. 为什么需要 CNN
- 2. CNN 的架构
- 3. 卷积层
- 4. 池化层
- 5. CNN 的应用
1. 为什么需要 CNN
- 前提：利用前置知识，去掉全连接神经网络中的部分参数，提升学习效率。
- 本质：在 DNN 之前加上 CNN，先去除不必要的参数，再进入 DNN。
- 常用于图片识别：
- 对图像特征的局部性（稀疏连接）和平移不变性（参数共享）进行处理。
- 分层特征提取：从低级到高级，捕获图片中的复杂结构。
- 池化层：降维，减少参数量。
2. CNN 的架构
-
特征1（卷积层）
- 检测局部图案，不需要查看整张图。
- 满足稀疏连接特性。
-
特征2（卷积层）
- 对不同位置相同的图案，使用相同的参数（Filter）。
- 满足参数共享特性。
-
特征3（池化层）
- 通过抽样将图片缩小，保留最重要的特征，且不影响最终结构。
3. 卷积层
- 总体功能：卷积层用于特征提取，通过稀疏连接和权值共享，将输入图像与滤波器进行卷积操作，得到多个特征图
卷积核
-
特点：过滤器，相当于 DNN 中的神经元，卷积核就是 CNN 中的神经元。
-
作用：检查图像中是否存在某些图案。
-
优点：
- 满足特征1：可以只检测局部区域。
- 满足特征2：不同位置的图案共享同一卷积核。
-
注意：卷积核的尺寸会根据输入图像的维度进行调整。
- 例如：若输入图像维度为 1，卷积核为 3×3，若图像维度为 25，卷积核变为 25×3×3。
-
通常情况下，多个不同的卷积核被用于构建过滤器，每个卷积核提取不同的特征。
特征映射
- 过程：卷积核滑动并与图像局部进行卷积操作，得到特征图。
- 注：卷积后的特征映射维度与卷积核的数量相关，而与当前图像维度无关。
- 示例：输入 28×28×3，卷积核 3×3×3，核数为 5，步幅 1 → 输出为 26×26×5。
改进
- 问题：同一个卷积核处理不同大小的图案较为困难。
- 解决方案：在 CNN 前加一层进行图像加工（如缩小、旋转等处理）。
4. 池化层
功能
- 池化层将卷积层输出划分为多个区域，从每个区域中提取最大值或平均值，从而减少图像尺寸，同时保持图像特性。
- 保持平移、伸缩、旋转不变性。
- 减少参数量，提升模型的泛化能力。
Flatten
- 过程：池化层操作后，将提取到的特征平铺，输入到 DNN 层进行深度学习。
池化类型
- 平均池化：对每个区域取平均值，保留整体信息。
- 最大池化：对每个区域取最大值，提取最显著的特征。
5. CNN 的应用
-
AlphaGo
- 只使用了卷积层，不使用池化层。
-
语音识别
- 将语音转为频谱图，卷积核仅在纵坐标（频率）方向上移动，而不在时间序列方向上移动。其他模型用于处理时间序列部分。
-
文字处理
- 卷积网络的核心是捕捉局部特征。在文本处理中，若干单词组成的滑动窗口就构成了局部特征。
- 对特征进行组合和筛选，获取不同层次的语义信息。
- 只在时间方向上使用卷积，因为不同维度的文字意义是相互独立的。
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