深度学习-CNN卷积神经网络入门ppt课件.ppt

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1、卷积神经网络（入门级）CNN的发现卷积神经网络是一种受到视觉感知机制启发的深度学习结构。1959年Hubel和Wiesel把微电极埋进猫的视皮质细胞测试细胞对线条、直角、边缘线等图形的反应，受其启发。基础知识线性回归:损失函数线性回归线性回归:损失函数逻辑回归逻辑回归:损失函数逻辑回归逻辑回归:损失函数基础知识过拟合与欠拟合正则化过拟合与欠拟合λ=1λ=0λ=100过拟合与欠拟合解决方案解决欠拟合(高偏差)的方法1.增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等2.增加更多的特征3.调整参数和超参数超参数包括：神经网络中

2、：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、batch_size、正则化参数λ等4.降低正则化约束解决过拟合(高方差)的方法1.增加训练数据数2.使用正则化约束3.减少特征数4.调整参数和超参数5.降低模型的复杂度6.使用Dropout梯度下降梯度下降：批量梯度下降：小批量梯度下降：随机梯度下降：感知器上个世纪50-70年代Rosenblatt提出了感知器。人工神经网络20世纪80年代提出了人工神经网络。Lenet1990年，LeCun发表了一篇奠定现在CNN结构的重要文章，他们构建了一个叫做LeNet-5

3、的多层前馈神经网络，并将其用于手写体识别。就像其他前馈神经网络，它也可以使用反向传播算法来训练。它之所以有效，是因为它能从原始图像学习到有效的特征，几乎不用对图像进行预处理。然而由于当时训练数据量的缺乏以及计算能力的不足，LeNet-5无法在复杂问题上表现的很好，比如大规模图像分类以及视频分类处理。YannLeCun教授2012年以后，AlexNet的出现在图像分类任务上有了很大的提升。随着AlexNet的成功，又有很多新的神经网络被提出来以提升它的性能。Lenet稀疏链接如果我们有1000x1000像素的图像

4、，有1百万个隐层神经元，那么他们全连接的话（每个隐层神经元都连接图像的每一个像素点），就有1000x1000x1000000=10^12个连接，也就是10^12个权值参数稀疏链接如果局部感受野是10x10，隐层每个感受野只需要和这10x10的局部图像相连接，所以1百万个隐层神经元就只有一亿个连接，即10^8个参数。比原来减少了四个0（数量级）权值共享隐含层的每一个神经元都连接10x10个图像区域，也就是说每一个神经元存在10x10=100个连接权值参数。那如果我们每个神经元这100个参数是相同的呢？卷积层池化层

5、池化层pooling操作很大的用处就是，对于输入图像的局部较小的平移来说，pooling使得卷积操作后得到的特征可以保持对于平移的不变性。另一个则是降维，减少参数数量降低过拟合。全连接层经过几次的卷积以及池化操作，网络得到了C5层，它由120个神经元组成，F6即为全连接层。共有(120+1)*84个参数。注意这里F6层最后还要做一次sigmoid非线性变换，最后得到一个84维的二值向量。最后一层是由欧式径向基函数单元组成，每类1个单元，每个单元有84个输入。即每个RBF单元计算输入向量和参数向量之间的距离，距离

6、越远，RBF越大。最后损失函数就是F6层的神经元与某个RBF神经元的输入权值的差，目标是最小化这个差值。参数数目计算C1有156个参数：(5*5+1)*6=156S2有12个参数：因为S2中每个map中的每个点都与C1的四个点相连接进行池化，一般做完池化操作比如取最大或平均，还要乘以一个数，再加一个bias，再非线性变换C3有1516个参数：C3也是通过5*5的卷积核由14*14的map得到10*10的map，不过这里连接方式有点复杂，共有(5*5*3+1)*6+(5*5*4+1)*9+(5*5*6+1)*1=

7、1516个参数。S4有32个参数：因为有16个池化层，每层都要两个参数，一个池化函数的系数和一个偏置C5有48120个参数：(5*5*16+1)*120=48120F6有10164个参数：120+1)*84=10164output840个参数：84*10=840共有60,840个参数训练4.根据损失函数进行反向传播(backpropagation)，计算出所以参数梯度5.根据参数梯度进行梯度下降算法，求取最后模型参数VGGVGG与Lenet均采用5+3结构，即5个卷积层用pooling分开，然后卷积层后接3个全

8、连接层。Lenet每层只有一个卷积，而VGG每层有多个卷积Lenet卷积核大小较大，VGG全部采用3*3大小的卷积，同时网络C引入了1*1卷积。VGG162个3*3的卷积层连接，就达到了5*5的效果，3个3*3的卷积层连接，就达到了7*7的效果。用3个3*3卷积层代替7*7的卷积层可以有效的减少参数的数量。网络C中，引入1*1卷积核进行非线性变换。softmaxsoftmax直白来说就