卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括哪幾層及各層功能

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks, CNNs)是一個(gè)用于圖像和語音識別的深度學(xué)習(xí)技術(shù)。它是一種專門為處理多維數(shù)組而設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。CNN不僅廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，還在自然語言處理、語音識別和游戲等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。下文將詳細(xì)地介紹CNN的各層及其功能。

1.卷積層(Convolutional Layers)

卷積層是CNN的核心組成部分，其作用是提取輸入圖像的特征。卷積層通過卷積操作將輸入圖像與多個(gè)卷積核進(jìn)行卷積運(yùn)算，從而提取出圖像中的多個(gè)特征。每個(gè)卷積核可以提取出不同的特征，如邊緣、斑點(diǎn)、紋理等，多個(gè)卷積核可以提取出更多的特征。卷積層通常會包括多個(gè)濾波器，用于在輸入圖像上提取多個(gè)特征圖。

卷積層處理輸入數(shù)據(jù)時(shí)，會以固定大小的滑動窗口掃描輸入數(shù)據(jù)。這個(gè)滑動窗口被稱為卷積核或?yàn)V波器，其大小通常為3×3、5×5等。卷積核會與輸入數(shù)據(jù)做點(diǎn)積運(yùn)算，計(jì)算在每個(gè)位置上得到特征圖的值。通過不同大小的卷積核比如 3×3, 5×5 等,CNN在不同尺度下學(xué)習(xí)圖像特征。

2.池化層(Pooling Layers)

池化層通常跟在卷積層之后，其作用是降低輸入數(shù)據(jù)的維度，并減少計(jì)算量。池化層通常會選擇一個(gè)固定的窗口大小與固定的步長。在窗口范圍內(nèi)，池化層會選擇一個(gè)最大值或平均值作為輸出。這個(gè)過程可以看做是對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣，其有效減少了特征圖中的冗余信息，提高了計(jì)算效率。

在池化層中，max pooling 和 average pooling 是常用的兩種方法。其中 max pooling 可以更好的提取出輸入數(shù)據(jù)中的特征，擁有一定的不變性。

2.1 Max Pooling

Max Pooling 是被廣泛應(yīng)用的一種池化方式，它的作用是對特征圖做降采樣。Max Pooling 操作通常采用一個(gè)2×2的窗口，以2為步長，對每個(gè)通道的特征圖進(jìn)行操作。從特征圖中提取出每個(gè)矩形窗口相應(yīng)位置的最大元素，將這些最大值組成的新矩陣作為輸出。

如下圖所示，是 Max Pooling 作用的示意圖。在這個(gè)示例中，一個(gè)2×2 的窗口以2的步長從原矩陣中掃描過來，提取矩陣中每個(gè)窗口中的最大元素組成新矩陣?？梢钥闯?，新矩陣維度比原矩陣降低了一半。

2.2 Average Pooling

Average Pooling （均值池化）是另一種常用的池化方式，它的作用也是對特征圖做降采樣。Average Pooling 操作和 Max Pooling 操作類似，但是輸出的值是窗口內(nèi)元素的平均值。

3.批標(biāo)準(zhǔn)化層(Batch Normalization Layers)

批標(biāo)準(zhǔn)化層通常跟在卷積層或全連接層之后，其作用是將輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。這可以使輸入數(shù)據(jù)有更可靠的分布，有效防止神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生梯度消失的問題。

批標(biāo)準(zhǔn)化使用輸入數(shù)據(jù)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差，對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。這個(gè)過程可以看作是對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行均值縮放和平移，使其具有更可靠的分布。批標(biāo)準(zhǔn)化可以有效提高訓(xùn)練速度和網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性。

4.經(jīng)典激活函數(shù)(Activation Functions)

激活函數(shù)通常跟在卷積層或全連接層之后，其作用是對輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行非線性變換。激活函數(shù)可以使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更強(qiáng)的表示和逼近能力。

常見的激活函數(shù)有 Sigmoid、Tanh、ReLU、LeakyReLU等函數(shù)。

4.1 Sigmoid

Sigmoid 激活函數(shù)是最常見的激活函數(shù)之一，它的公式為 f(x) = 1 / (1 + exp(-x))。Sigmoid 函數(shù)的特點(diǎn)是輸出值在0到1之間，這使它可以被用于二分類問題。然而，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)很深時(shí)，Sigmoid 激活函數(shù)容易產(chǎn)生梯度消失的問題，限制了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度。

4.2 Tanh

Tanh 激活函數(shù)與 Sigmoid 函數(shù)相似，但是它輸出值的范圍在-1到1之間，因此它可以被用于多元分類問題。Tanh 函數(shù)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中使用較少。

4.3 ReLU

ReLU(修正線性單元)激活函數(shù)處理速度快,具有快速訓(xùn)練、實(shí)現(xiàn)簡單、結(jié)果不易消失、計(jì)算速度快等優(yōu)點(diǎn)。ReLU的公式為f(x)=max(0, x)，即對于一個(gè)輸入的x，若其小于0，則激活函數(shù)返回0，否則返回其本身。ReLU的優(yōu)點(diǎn)在于計(jì)算速度快，實(shí)現(xiàn)較為簡單，而且相對于其他激活函數(shù)已經(jīng)證明其效果更好。

4.4 Leaky ReLU

Leaky ReLU是ReLU的一種變型，如下圖。當(dāng)x小于0時(shí)，函數(shù)在該點(diǎn)斜率較小，而不是像ReLU那樣完全水平，這可以緩解ReLU死亡神經(jīng)元的問題。在一些實(shí)際應(yīng)用中，Leaky ReLU的性能確實(shí)優(yōu)于ReLU。

以上就是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾個(gè)核心組成部分。在實(shí)際應(yīng)用中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常包含多個(gè)卷積層和池化層、批標(biāo)準(zhǔn)化層以及經(jīng)典的激活函數(shù)。這些組件相互協(xié)作，構(gòu)成了強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)模型，可以用于圖像分類、目標(biāo)檢測、人臉識別等諸多領(lǐng)域，已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中最成功的模型之一。