卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，簡稱CNN，常用于視覺圖像分析的深度學習的人工神經(jīng)網(wǎng)絡。形象地來說，這些網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)就是由生物的神經(jīng)元抽象擬合而成的。正如，每個生物神經(jīng)元可以相互通信一般，CNN根據(jù)輸入產(chǎn)生類似的通信輸出。若要論CNN的起源，那大概就是1980年代初了，隨著最近技術(shù)的迅猛進步和計算能力的不斷強大，CNN就此流行起來。簡而言之，CNN技術(shù)允許在合理的時間內(nèi)，利用其自身性和擴展性的算法對大量數(shù)據(jù)和復雜訓練進行卷積維度的“神經(jīng)”運算。目前，CNN主要應用于：基于人工智能的虛擬助手、自動照片標記、視頻標記和自動駕駛汽車等方面。

一、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)別

CNN能處理分辨率更高的圖像，解決常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡不能解決的巨大計算開銷問題；舉個例子：如果考慮一個大小為224224個和3個通道的圖像，它對應于224x224x3=150528的輸入特性。一個典型的具有1000個節(jié)點的隱層神經(jīng)網(wǎng)絡在第一層本身就有150528×1000個參數(shù)。這對于常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡來說，根本就難以估量；

具有檢測不變性（Translation invariance）的特性，不管在識別過程中的哪個微時間階段，或者圖像識別的局部區(qū)域大小，都具有客觀識物不變性質(zhì)。

二、CNN的工作機制和原理

卷積層都是基于卷積的數(shù)學運算。卷積層由一組濾波器組成，就像一個二維數(shù)字矩陣。然后，濾波器與輸入圖像合并以產(chǎn)生輸出。在每個卷積層中，我們采用一個濾波器并將濾波器滑動到圖像上以執(zhí)行卷積操作。卷積運算的主要任務是對圖像的濾波值和像素進行矩陣乘法，并將得到的值相加得到輸出。

CNN可以幫助我們尋找特定的局部化圖像特征，例如：借助圖像中的邊緣，我們可以在網(wǎng)絡初始層中，使用這些特征來尋求一個簡單的模式。這一過程暫且稱之為局部建模。再利用局部模型中的，劃分圖像的水平和垂直邊緣。當然，也可以借助更深的層次結(jié)構(gòu)，進行二度復雜的模式構(gòu)建。一個典型的案例，就是垂直邊緣檢測的示例：

三、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡體系結(jié)構(gòu)

首先，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡由許許多多的卷積層進行組建，卷積層是CNN相對基礎的部分。它主要負責承載CNN計算的負荷。這個基礎層有助于減少神經(jīng)定義的空間，這因為符合這一特性，我們這里姑且將這基礎層喻為單元池。這使得我們在進行類似CNN操作時，大大減少了所需的計算量和權(quán)重。目前，最主流的檢測過程也可以說是最大的池，它能檢測出就近原理的最大輸出。這些單元池提供了我們前面提及的檢測不變性，這也恰恰意味著，一個對象將是可識別的，無論它出現(xiàn)在框架上的任何位置。我們這里，可以將部分單元池按照一定的線性規(guī)則進行鏈接而形成新的結(jié)構(gòu)體，稱為全連接層（FC）。這一層的神經(jīng)元與前一層或者后續(xù)一層的所有神經(jīng)元，都有完全的連通性，就像常規(guī)的神經(jīng)網(wǎng)絡中所看到的那樣。這就是為什么它可以像常規(guī)神經(jīng)網(wǎng)絡一樣，通過矩陣乘法和偏置效應來計算。FC層還能表示輸入和輸出之間的映射關(guān)系。而對于非線性的網(wǎng)絡層來說，由于卷積是一種線性運算，而且圖像遠離線性，因此常將非線性層直接置于卷積層之后，將非線性引入后直接激活映射。非線性運算有幾種，流行的有：

Sigmoid：這種非線性結(jié)構(gòu)具有數(shù)學層面上的表示形式。例如：F（X）=1/1+exp（-x）。.它取一個實數(shù)并將其壓縮到0到1之間。但是，它存在一個致命的問題——就是梯度消失問題，這是一種局部梯度變小而反向傳播導致梯度消失的現(xiàn)象。

Tanh： 可以將實數(shù)壓縮到范圍內(nèi)［-1，1］。和Sigmoid一樣，觸發(fā)時是飽和的，但不同的是它的輸出是以零為中心的。

ReLU：修正線性單元（Relu），同時計算函數(shù)?（κ）=max（0，κ）。換句話說，觸發(fā)時只是在零處的閾值。與Sigmoid和tanh相比，relu更可靠，收斂速度也提高了6倍不止。

四、 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的設計

在充分了解了CNN的組成要素和工作機制之后，我們就可以建立一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡了。例如：我們可以使用CIFAR 10，這是一個由50，000個示例和10，000個示例組成的訓練集的數(shù)據(jù)集。每個示例是一個32×32彩色圖像，均來自10個相互關(guān)聯(lián)的標簽類中。在數(shù)據(jù)訓練與模型的擬合過程中，我們采用了數(shù)據(jù)增強的方法。在所構(gòu)建的網(wǎng)絡中，使用了分批層次，通過采取具有強制性質(zhì)的高斯單位分布，避免了權(quán)重矩陣初始化不當?shù)膯栴}。用于實現(xiàn)的CNN模型的體系結(jié)構(gòu)：