30、卷积神经网络：从理论到实践

卷积神经网络：从理论到实践

1. 卷积神经网络基础

卷积神经网络（CNN）由多个卷积层和最大池化层组成。卷积层能从不同视角分析图像，最大池化层则在不损失太多信息的前提下，通过降低数据维度简化计算。

以一个 256×256 的全尺寸图像为例，使用 5×5 的滤波器进行卷积操作，可得到 64 个卷积结果。随后，通过最大池化对每个卷积结果进行下采样，最终得到 64 个 128×128 的较小卷积图像。

卷积层包含一个偏置项和一个激活函数，会产生 5×5 + 5 = 30 个参数。而最大池化层在降低数据维度时，无需额外参数。

2. 在 TensorFlow 中实现 CNN

2.1 定义变量与加载数据

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cifar_tools
import tensorflow as tf

names, data, labels = \
    cifar_tools.read_data('/home/binroot/res/cifar-10-batches-py') 
x = tf.placeholder(tf.float32, [None, 24 * 24])       
y = tf.placeholder(tf.float32, [None, len(names)])    
W1 = tf.Variable(tf.random_normal([5, 5, 1, 64]))   
b1 = tf.Variable(tf.random_normal([64