CNN及LeNet介绍

从神经网络到卷积神经网络（CNN）

我们知道神经网络的结构是这样的：

 

那卷积神经网络跟它是什么关系呢？
其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次。

 

定义

简而言之，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）是一种深度学习模型或类似于人工神经网络的多层感知器，常用来分析视觉图像。卷积神经网络的创始人是着名的计算机科学家Yann LeCun，目前在Facebook工作，他是第一个通过卷积神经网络在MNIST数据集上解决手写数字问题的人。

 

卷积神经网络的架构

 

如上图所示，卷积神经网络架构与常规人工神经网络架构非常相似，特别是在网络的最后一层，即全连接。此外，还注意到卷积神经网络能够接受多个特征图作为输入，而不是向量。

 

卷积神经网络的层级结构

• 数据输入层/ Input layer
• 卷积计算层/ CONV layer
• ReLU激励层 / ReLU layer
• 池化层 / Pooling layer
• 全连接层 / FC layer

1.数据输入层

该层要做的处理主要是对原始图像数据进行预处理，其中包括：

• 去均值：把输入数据各个维度都中心化为0，如下图所示，其目的就是把样本的中心拉回到坐标系原点上。
• 归一化：幅度归一化到同样的范围，如下所示，即减少各维度数据取值范围的差异而带来的干扰，比如，我们有两个维度的特征A和B，A范围是0到10，而B范围是0到10000，如果直接使用这两个特征是有问题的，好的做法就是归一化，即A和B的数据都变为0到1的范围。
• PCA/白化：用PCA降维；白化是对数据各个特征轴上的幅度归一化
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