51、高级卷积神经网络的应用与实践

高级卷积神经网络的应用与实践

1. 引言

卷积神经网络（CNNs）在图像分类任务中已展现出卓越的效果，其基本架构还能以多种方式组合和扩展，以解决更复杂的任务。本文将深入探讨CNN在计算机视觉、视频、文本、音频和音乐等领域的高级应用，包括图像分类与定位、语义分割、目标检测等任务，还会介绍如何使用tf.Keras和TensorFlow Hub，以及视觉问答和DeepDream网络的实现。

2. 复杂任务中的CNN组合

2.1 分类与定位

在分类与定位任务中，不仅要报告图像中物体的类别，还要给出物体在图像中出现的边界框坐标。该任务假设图像中只有一个物体实例。

实现方法是在典型的分类网络中，除了“分类头”，还附加一个“回归头”。分类头是一个全连接网络，使用分类损失函数（如分类交叉熵）进行调优；回归头也是一个全连接网络，使用连续损失函数（如均方误差）进行调优。整个网络使用这两个损失的线性组合进行调优，公式为：$L = \alpha L_c + (1 - \alpha) L_r$，其中$\alpha$是超参数，取值范围在0到1之间，若无特定领域知识，可设为0.5。

2.2 语义分割

语义分割的目标是将图像中的每个像素分类到单个类别。以下是几种实现方法：
- 为每个像素构建分类器网络 ：输入是每个像素周围的小邻域，但这种方法性能不佳。
- 通过卷积增加特征深度 ：保持图像宽度和高度不变，每个像素有一个特征图，通过全连接网络预测像素类别，但这种方法计算成本高，不常用。
- 使用CNN