CNN详解（卷积层及下采样层）

最新推荐文章于 2025-06-19 11:37:30 发布
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CNN详解（卷积层及下采样层）

卷积神经网络包含卷基层、批量归一化层、下采样层、全连接层等。首先来介绍卷基层和下采样层。

1、卷基层（Convolution）

关于卷积层我们先来看什么叫卷积操作： 下图较大网格表示一幅图片，有颜色填充的网格表示一个卷积核，卷积核的大小为3*3。假设我们做步长为1的卷积操作，表示卷积核每次向右移动一个像素（当移动到边界时回到最左端并向下移动一个单位）。卷积核每个单元内有权重，下图的卷积核内有9个权重。在卷积核移动的过程中将图片上的像素和卷积核的对应权重相乘，最后将所有乘积相加得到 一个输出。下图经过卷积后形成一个6*4的图。
在了解了卷积操作后我们来看下卷积层的特点。

局部感知
在传统神经网络中每个神经元都要与图片上每个像素相连接，这样的话就会造成权重的数量巨大造成网络难以训练。而在含有卷积层的的神经网络中每个神经元的权重个数都时卷积核的大小，这样就相当于没有神经元只与对应图片部分的像素相连接。这样就极大的减少了权重的数量。同时我们可以设置卷积操作的步长，假设将上图卷积操作的步长设置为3时每次卷积都不会有重叠区域（在超出边界的部分补自定义的值）。局部感知的直观感受如下图：


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然而，确实有一些缩放方法能够增加图像的信息，从而使得缩放后的图像质量超过原图质量的。在右边的等式中的字母f(Q11)、f(Q12)、f(Q21)、f(Q22)、x1、x2、x都是已知的，求出的f(x,y1)与f(x,y2）即为R1、R2的像素值。那么就从左上角到右下角，生成卷积之后的矩阵的大小是(5-3+1)*(5-3+1)的矩阵，生成之后的矩阵的元素值，是之前的两个矩阵对应元素的乘积之和；在右边的等式中的字母y1、y2、y都是已知的，f(x,y1)与f(x,y2）即为上一个式子中求出的R1、R2像素值。
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下采样的过程是一个信息损失的过程，而池化层是不可学习的，用stride为2的可学习卷积层来代替pooling可以得到更好的效果，当然同时也增加了一定的计算量。来讲，上采样和下采样的结构往往是对称的，我们可以在下采样做Max Pooling的时候记录下来最大值所在的位置，当做上采样的时候把最大值还原到其对应的位置，然后其余的位置补0,如下图所示。对于上采样，下采样，卷积，池化，后面会添加一些代码搭建网络的过程，并详细记录每一步每行代码的含义。（会用到卷积操作，其参数是可学习的）。1.插值，一般使用的是。
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比如，(10, 3, 5, 5) 形状的数组的元素个数共有 750 个，指定 reshape(10,-1)后，就会转换成 (10, 75) 形状的数组。卷积运算的滤波器处理的细节：将滤波器纵向展开为 1 列，并计算和 im2col 展开的数据的矩阵乘积，最后转换（reshape）为输出数据的大小。像这样，CNN 中处理的是 4 维数据，因此卷积运算的实现看上去会很复杂，但是通过使用下面要介绍的 im2col这个技巧，问题就会变得很简单。在上图中，为了便于观察，将步幅设置得很大，以使滤波器的应用区域不重叠。
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卷积操作可以压缩整合图片特征，让[通道, 宽, 高]分别为[c,h,w][c,h,w]的特征图片通过Conv2d。变为更多的通道(维度)cc，更小的尺寸[h,w][h,w]。也就是说，当输入为一组图片[n,c,h,w][n,c,h,w]格式时，输出也为[n,c,h,w][n,c,h,w]格式。转置卷积，也称为反卷积(deconvlution)和分部卷积(fractionally-strided convolution)。为卷积的逆操作，即把特征的维度压缩，但尺寸放大。注意它 不是真正意义上 的卷积的逆操作。
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卷积(conv)过程导致的图像变小是为了提取特征,特征提取阶段一般说的是卷积了 池化(pooling)是为了降低特征的维度,通常我们说的网络深度、尺度就和这个有关 池化又分最大池化和平均池化 虽然卷积和池化的结果都是图像或者特征图(feature map)变小，但是目的是不一样的 通常,池化后还要卷积,卷积提取出来的特征,是属于这一层或者说是这一深度又或者说是这一尺度的特征. 有时候特征...
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（3）Up-Pooling - Max Unpooling && Avg Unpooling --Max Unpooling，在对称的max pooling位置记录最大值的索引位置，然后在unpooling阶段时将对应的值放置到原先最大值位置，其余位置补0；（1）插值，一般使用的是双线性插值，因为效果最好，虽然计算上比其他插值方式复杂，但是相对于卷积计算可以说不值一提，其他插值方式还有最近邻插值、三线性插值等；（2）采用stride为2的卷积层，下采样的过程是一个信息损失的过程，而。
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本博客会持续更新，后面会加入各个部分的代码实现。 前沿 在图像分类以及目标定位等任务中，卷积神经网络已经得到了充分地运用。而对于常见的卷积神经网络，我们经常可以看到卷积层、池化层、激活函数、全连接层的身影。直到现在，卷积层+池化层+激活函数+全连接层的结构仍然很实用，似乎已经成为搭建卷积神经网络的基本结构。下面我将从这四个方面分别介绍。 注：通常，池化层和激活函数又归类于卷积层。这里为了讲解方便，...
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