14、使用TensorFlow和Keras构建卷积神经网络

使用TensorFlow和Keras构建卷积神经网络

在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在图像识别、计算机视觉等任务中表现出色。本文将介绍如何使用TensorFlow和Keras构建CNN模型，包括卷积和池化的核心概念、LeNet架构，并通过MNIST和CIFAR-10数据集进行实践。

1. 卷积层与池化层基础

1.1 卷积层

卷积层将输入值或神经元连接到下一个隐藏层神经元。每个隐藏层神经元连接的输入神经元数量与卷积核中的元素数量相同。例如，一个4元素的卷积核，隐藏层神经元会连接输入层的4个神经元，这4个神经元区域在CNN理论中被称为感受野。

卷积层为每个卷积核设置独立的权重和偏置参数。权重参数数量等于卷积核中的元素数量，每个卷积核只有一个偏置参数。如果卷积层使用5个卷积核，就会有5组（4个权重，1个偏置）参数。

1.2 池化层

在卷积操作中，通常会应用多个不同的卷积核，生成多个特征图，导致数据集规模增大。为了简化下一层的学习，引入了池化的概念。

池化是指在卷积特征空间的区域上计算聚合统计量，最常用的是最大值和平均值。最大池化的输出是所选区域的最大值，平均池化的输出是区域内数字的平均值。

例如，对于一个3x3的特征图和2x2的池化区域，使用步长为[1,1]的最大池化操作后，会得到一个新的矩阵。

在TensorFlow中，最大池化操作的函数签名如下：

max_pool(
  value,
  ksize,