29、深度神经网络架构及其在口罩检测中的应用

深度神经网络架构及其在口罩检测中的应用

1. 深度神经网络基础概念

在深入了解各种深度神经网络架构之前，有必要先掌握一些基础概念。受限玻尔兹曼机（RBM）是一种重要的模型，其两层连接有特定规则，如可见层 - 可见层、隐藏层 - 隐藏层之间无法连接。节点如同人类神经元和决策单元，决定信号是“开启”传递还是“关闭”不传递。“开启”意味着有价值的数据通过节点，“关闭”则表示无用噪声或损坏的数据。通过无监督预训练学习来学习权重，实现对有限数据集中原始数据的重建。

自动编码器（Autoencoders）比主成分分析（PCA）更灵活，但总体上与之相似。它在无监督学习环境中以反向传播算法为基本原理，通常通过各种隐藏层来表示数据，使输出接近输入信号。其基本应用包括异常检测、金融交易中的欺诈检测以及确定常规数据中的离群值。

2. 深度神经网络架构

2.1 无监督预训练网络

2.1.1 深度信念网络（DBN）

深度信念网络（DBN）是一种包含多个隐藏层的深度多层神经网络，每对相连的层都是一个RBM，即DBM是多个RBM的堆叠。其训练过程分为两个阶段：
1. 无监督预训练阶段 ：每个隐藏层（即RBM）依次训练以重建输入层，直到所有层都完成预训练。
2. 监督微调阶段 ：将标签应用于输出，赋予其意义，然后使用反向传播神经网络（BPNN）或梯度下降算法训练网络，完成训练过程。

2.1.2 生成对抗网络（GAN）

生成对抗网络（GAN）的基本方法是同时训练两个深度神经网络（DNN）。一个模型作为生成器，尝试生成新的示例；另