CNN当中的几个知识点

一、卷积操作

关于卷积操作,个人理解就是用一个filter(m*m)的,去对原来的图像进行相乘相加运算。之前的DNN里面讲到的weight其实就是对应着这里的filters。所以也需要网络自己根据训练情况进行修改。卷积操作里面的两个要点:

  1. 参数共享:意思就是一个filter划过一整张图片。
  2. 局部链接:就是随机或者固定的选择一些神经元进行链接。不连接全部(因为计算量太大)。DNN中的Dropout变种(这里的DNN是广义上的DNN,CNN,RNN等都是它的变种)
    一张经典的参数共享的图:
    参数共享
    具体参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22038289?refer=intelligentunit
    上面的图片显示先用第一个filter(3*3*3)对输入的三个通道的图像先进行卷积,然后把三个通道的值加起来再加上bias。(不信可以自己计算一下)。

二、Pooling操作

两种:

  1. max(Xi)求出最大值:也是需要filter
  2. average(Xi)求出平均值

    pooling
    上图就是一个max pooling,其中filter是一个2*2的,stride是2。

三、1*1conv

其实这个就是一般有两个作用:

  1. 降维
  2. 实现跨通道的一个信息整合和交互
    参考:https://www.zhihu.com/question/56024942

四、inception

inception其实就是将前面的内容整合一下,让网络结构自己去选择一个较好的。主要是将1*1,3*3,5*5以及max pooling放到inception中,然后让它自己选择较好的结构。这个地方自己选择解决方案,是自己用这个四个操作构造一个较好的结构还是直接只选择其中一种呢?
之后发现是通过不断组合他们得到新的框架

<think>好的,我现在需要回答用户关于如何结合Transformer思想改进CNN模型的问题。首先,我得先理解用户的需求,他们可能对现有的CNN和Transformer各自的优缺点有所了解,现在想知道具体的结合方法和实现方式。我需要从现有的引用资料中提取有用的信息,并结合自己的知识来组织答案。 根据引用[3],CNN和Transformer各有优势:CNN擅长局部特征提取和分层表示,而Transformer通过自注意力机制捕捉长距离依赖。结合两者的混合模型可以互补优势。引用[5]提到在交通流量预测中,CNN捕捉局部特征,Transformer处理长期依赖,所以混合模型是热点。此外,引用[1]提到用卷积作为Transformer的stem,比如Early Convolutions Help Transformers See Better这篇论文,可能涉及到在Transformer结构中引入CNN层。 接下来,我需要整理具体的结合方法。可能的思路包括: 1. **空间-注意力混合结构**:比如在CNN的某些层后加入Transformer模块,或者交替使用CNN和Transformer块。引用[3]中的混合模型可能属于这一类。 2. **基于注意力的特征增强**:在CNN的特征图上应用自注意力,增强全局信息。例如,在CNN的顶层添加Transformer层,如引用[5]中的交通流量模型。 3. **卷积与自注意力的并行设计**:同时使用CNN和Transformer分支,融合两者的特征。这种方法可能类似于双流网络。 4. **基于Transformer的CNN结构优化**:利用自注意力机制来指导卷积操作,比如动态卷积或注意力机制调整卷积核。 实现方面,可能需要使用深度学习框架如PyTorch或TensorFlow。例如,在CNN中插入Transformer层,或者设计并行结构。引用[2]提到的自适应CNN-Transformer模型可能涉及动态调整结构。 需要注意的要点是:计算效率(引用[2])、局部与全局特征的平衡、如何有效融合两种结构。可能还要提到具体应用场景,如图像分类、目标检测、时间序列预测(引用[5])。 然后,我需要确保回答结构清晰,分点列出方法和实现步骤,并给出示例代码。例如,可以提供一个简单的混合模型代码,展示如何在CNN后接Transformer Encoder层。 最后,生成相关问题,如混合模型的优势、设计挑战、实际应用案例等。</think>### 如何结合Transformer思想改进CNN模型? 将Transformer的思想与CNN结合的核心在于利用自注意力机制增强CNN的全局建模能力,同时保留CNN对局部特征的提取优势。以下是具体方法及实现思路: --- #### 一、结合方法 1. **空间-注意力混合结构** **方法**:在CNN的特征提取层后插入Transformer模块。例如,使用CNN提取底层局部特征,再通过Transformer的自注意力机制捕获全局依赖关系[^3]。 **优势**:CNN的前几层卷积可高效提取边缘、纹理等局部特征,而Transformer层能融合不同区域的语义信息[^1]。 2. **基于注意力的特征增强** **方法**:在CNN的特征图上应用自注意力机制(如Non-local Network)。例如,在ResNet的残差块后添加自注意力模块,动态调整特征权重。 **公式**: $$ \text{Attention}(Q,K,V) = \text{softmax}\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V $$ 其中$Q,K,V$由CNN特征图通过线性变换生成。 3. **卷积与自注意力的并行设计** **方法**:设计双分支结构,CNN分支处理局部信息,Transformer分支建模全局关系,最后融合两者输出[^5]。 **实现**:例如,在图像分类任务中,将CNN的最终特征图展平为序列输入Transformer Encoder。 4. **动态卷积核优化** **方法**:利用Transformer的自注意力机制动态生成卷积核参数,增强卷积对上下文的自适应能力。 **示例**:将输入特征通过注意力机制生成卷积核权重,再执行卷积操作。 --- #### 二、实现示例(PyTorch) 以下是一个简单的CNN-Transformer混合模型代码: ```python import torch import torch.nn as nn from torchvision.models import resnet18 from transformers import TransformerEncoder, TransformerEncoderLayer class CNNTransformer(nn.Module): def __init__(self, num_classes): super().__init__() # CNN骨干网络(取ResNet前4层) self.cnn = nn.Sequential(*list(resnet18(pretrained=True).children())[:6]) # Transformer编码层 self.transformer = TransformerEncoder( TransformerEncoderLayer(d_model=256, nhead=8), num_layers=2 ) # 分类头 self.fc = nn.Linear(256, num_classes) def forward(self, x): x = self.cnn(x) # 输出形状: [B, 256, H, W] x = x.flatten(2).permute(2, 0, 1) # 转换为序列 [Seq_len, B, 256] x = self.transformer(x) x = x.mean(0) # 全局平均 return self.fc(x) ``` --- #### 三、关键设计考量 1. **计算效率**:Transformer的计算复杂度与序列长度平方相关,需控制输入分辨率或使用局部注意力[^2]。 2. **特征融合策略**:直接拼接、加权相加或通过门控机制动态融合CNN和Transformer特征[^5]。 3. **任务适配性**: - **图像分类**:以CNN为主,在高层加入Transformer模块 - **时序预测**:CNN提取局部模式,Transformer建模长期依赖[^5] ---
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