卷积神经网络（四）应用

最新推荐文章于 2024-07-07 22:37:49 发布
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本文探讨了卷积神经网络(CNN)在机器视觉、自然语言处理等领域的应用，重点介绍了CNN在人脸检测与识别任务中的突破性进展，以及为解决不同尺度和位置的人脸检测问题所设计的网络结构和损失函数。

应用简介
首先应用于机器视觉/图像分类问题， 后来用于自然语言处理、 图形学等领域
只要是具有空间结构的数据， 都可以用卷积神经网络进行处理
卷积神经网络在解决很多实际问题时， 设计出了专门的网络结构和损失函数
理解的关键点：
网络结构。 即网络由哪些层组成， 各个层的作用是什么， 它们的输入数据是什么， 输出数据是什么
训练目标。 即损失函数， 这直接取决于要解决的问题

人脸检测

在CNN用于人脸检测之前， 占据主导地位的是 人工特征+级联AdaBoost+滑动窗口 方案， 即VJ框架
CNN用于人脸检测问题之后， 大幅度提升了检测精度， 包括检测率， 误报率
人脸检测要解决的核心问题
人脸可能出现在图像的不同位置
人脸可能有不同的大小
如何判断一个区域是否为人脸， 二分类问题

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人脸识别

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深度卷积神经网络是什么,卷积神经网络结构设计
神经网络爱好者
08-05 3054
卷积神经网络就是将图像处理中的二维离散卷积运算和人工神经网络相结合。这种卷积运算可以用于自动提取特征，而卷积神经网络也主要应用于二维图像的识别。“深”的问题是一个不确定的概念，多少算深？有人认为除了输入层和输出层以外只包含一个隐层的神经网络就是浅层的，多个隐层的就是深层的。按照这样的说法，一个卷积神经网络如果包含一个输入层，一个卷积层，一个输出层，那它就是浅层的。但一般不这样用，何以然啊？使用卷积神经网络不断地去提取特征，特征越抽象，越有利于识别（分类）。那我就一定要将卷积神经网络设计成深层的啊！...
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有卷积做视频的，有卷积做文本处理的(当然这两者由于是序列信号，天然更适合用lstm处理)另外，卷积网络只是个工具，看你怎么使用它，有必要的话你可以随意组合池化和卷积的顺序，可以改变网络结构来达到自己所需目的的，不必太被既定框架束缚。参数共享的话的话是因为像图片等结构化的数据在不同的区域可能会存在相同的特征，那么就可以把卷积核作为detector，每一层detect不同的特征，但是同层的核是在图片的不同地方找相同的特征。①学习速度慢，即使是一个简单的问题，一般也需要几百次甚至上千次的学习才能收敛。
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