卷积神经网络（CNN）

前言

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）” 。

卷积神经网络的构造

1 输入层
输入层接收原始图像数据。图像通常由三个颜色通道（红、绿、蓝）组成，形成一个二维矩阵，表示像素的强度值。

2 卷积和激活
卷积层将输入图像与卷积核进行卷积操作。然后，通过应用激活函数（如ReLU）来引入非线性。这一步使网络能够学习复杂的特征。

3 池化层
池化层通过减小特征图的大小来减少计算复杂性。它通过选择池化窗口内的最大值或平均值来实现。这有助于提取最重要的特征。

4 多层堆叠
CNN通常由多个卷积和池化层的堆叠组成，以逐渐提取更高级别的特征。深层次的特征可以表示更复杂的模式。

5 全连接和输出
最后，全连接层将提取的特征映射转化为网络的最终输出。这可以是一个分类标签、回归值或其他任务的结果。
 

什么是卷积

从本质上讲，卷积的计算过程其实同全连接一样，也是各个神经元之间的线性组合。只是卷积操作在进行线性组合时选择的是特定位置上的神经元。下面我们首先通过一张动图来直观感受一下卷积的过程。

 可以看到，整个过程就是一个降维的过程，通过卷积核的不停移动计算，可以提取图像中最有用的特征。我们通常将卷积核计算得到的新的矩阵称为特征图，比如上方动图中，下方移动的深蓝色正方形就是卷积核，上方不动的青色正方形就是特征图。

每次卷积核移动的时候中间位置都被计算了，而输入图像二维矩阵的边缘却只计算了一次，会不会导致计算的结果不准确呢？如果每次计算的时候，边缘只被计算一次，而中间被多次计算，那么得到的特征图也会丢失边缘特征，最终会导致特征提取不准确，那为了解决这个问题，我们可以在原始的输入图像的二维矩阵周围再拓展一圈或者几圈，这样每个位置都可以被公平的计算到了，也就不会丢失任何特征，此过程可见下面两种情况，这种通过拓展解决特征丢失的方法又被称为Padding。

• Padding取值为1，拓展一圈

• Padding取值为2，拓展一圈

卷积需要注意哪些问题

1.步长stride：每次滑动的位置步长。

2. 卷积核的个数：决定输出的depth厚度。同时代表卷积核的个数。

3.填充值zero-padding：在外围边缘补充若干圈0，方便从初始位置以步长为单位可以刚好滑倒末尾位置，通俗地讲就是为了总长能被步长整除。

多核卷积

如果情况再复杂一些呢？如果我们使用两个卷积核去提取一张彩色图片呢？彩色图片都是三个通道，也就是说一个彩色图片会有三个二维矩阵，此时我们使用两组卷积核，每组卷积核都用来提取自己通道的二维矩阵的特征，我们只考虑第一通道的，所以说我们只需要用两组卷积核的第一个卷积核来计算得到特征图就可以了，那么这个过程可见下图