卷積網路有哪些超參數

A. 深度學習中的卷積網路到底怎麼回事

這兩個概念實際上是互相交叉的，例如，卷積神經網路（Convolutionalneuralnetworks，簡稱CNNs）就是一種深度的監督學習下的機器學習模型，而深度置信網（DeepBeliefNets，簡稱DBNs）就是一種無監督學習下的機器學習模型。深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現數據的分布式特徵表示。深度學習的概念由Hinton等人於2006年提出。基於深信度網(DBN)提出非監督貪心逐層訓練演算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨後提出多層自動編碼器深層結構。此外Lecun等人提出的卷積神經網路是第一個真正多層結構學習演算法，它利用空間相對關系減少參數數目以提高訓練性能。

B. 什麼是卷積神經網路為什麼它們很重要

• 卷積神經網路（Convolutional Neural Network,CNN）是一種前饋神經網路，它的人工神經元可以響應一部分覆蓋范圍內的周圍單元，對於大型圖像處理有出色表現。[1]它包括卷積層(alternating convolutional layer)和池層(pooling layer)。

• 卷積神經網路是近年發展起來，並引起廣泛重視的一種高效識別方法。20世紀60年代，Hubel和Wiesel在研究貓腦皮層中用於局部敏感和方向選擇的神經元時發現其獨特的網路結構可以有效地降低反饋神經網路的復雜性，繼而提出了卷積神經網路（Convolutional Neural Networks-簡稱CNN）。現在，CNN已經成為眾多科學領域的研究熱點之一，特別是在模式分類領域，由於該網路避免了對圖像的復雜前期預處理，可以直接輸入原始圖像，因而得到了更為廣泛的應用。 K.Fukushima在1980年提出的新識別機是卷積神經網路的第一個實現網路。隨後，更多的科研工作者對該網路進行了改進。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的「改進認知機」，該方法綜合了各種改進方法的優點並避免了耗時的誤差反向傳播。

C. 卷積神經網路 有哪些改進的地方

卷積神經網路的研究的最新進展引發了人們完善立體匹配重建熱情。從概念看，基於學習演算法能夠捕獲全局的語義信息，比如基於高光和反射的先驗條件，便於得到更加穩健的匹配。目前已經探求一些兩視圖立體匹配，用神經網路替換手工設計的相似性度量或正則化方法。這些方法展現出更好的結果，並且逐步超過立體匹配領域的傳統方法。事實上，立體匹配任務完全適合使用CNN，因為圖像對是已經過修正過的，因此立體匹配問題轉化為水平方向上逐像素的視差估計。
與雙目立體匹配不同的是，MVS的輸入是任意數目的視圖，這是深度學習方法需要解決的一個棘手的問題。而且只有很少的工作意識到該問題，比如SurfaceNet事先重建彩色體素立方體，將所有像素的顏色信息和相機參數構成一個3D代價體，所構成的3D代價體即為網路的輸入。然而受限於3D代價體巨大的內存消耗，SurfaceNet網路的規模很難增大：SurfaceNet運用了一個啟發式的「分而治之」的策略，對於大規模重建場景則需要花費很長的時間。

D. 卷積神經網路用全連接層的參數是怎麼確定的

卷積神經網路用全連接層的參數確定：卷積神經網路與傳統的人臉檢測方法不同，它是通過直接作用於輸入樣本，用樣本來訓練網路並最終實現檢測任務的。

它是非參數型的人臉檢測方法，可以省去傳統方法中建模、參數估計以及參數檢驗、重建模型等的一系列復雜過程。本文針對圖像中任意大小、位置、姿勢、方向、膚色、面部表情和光照條件的人臉。

輸入層

卷積神經網路的輸入層可以處理多維數據，常見地，一維卷積神經網路的輸入層接收一維或二維數組，其中一維數組通常為時間或頻譜采樣；二維數組可能包含多個通道；二維卷積神經網路的輸入層接收二維或三維數組；三維卷積神經網路的輸入層接收四維數組。

由於卷積神經網路在計算機視覺領域應用較廣，因此許多研究在介紹其結構時預先假設了三維輸入數據，即平面上的二維像素點和RGB通道。

E. 卷積神經網路訓練的參數是什麼

嗯，卷積神經網路是一個通過他的訓練的話，那他是知道她有一個參數，通過它的參數，你才能知道他的個訓練的一個參數的一個對比值。

F. 卷積神經網路每層提取的特徵是什麼樣的

卷積神經網路是一個多層的神經網路，每層由多個二維平面組成，而每個平面由多個獨立神經元組成。

圖：卷積神經網路的概念示範：輸入圖像通過和三個可訓練的濾波器和可加偏置進行卷積，濾波過程如圖一，卷積後在C1層產生三個特徵映射圖，然後特徵映射圖中每組的四個像素再進行求和，加權值，加偏置，通過一個Sigmoid函數得到三個S2層的特徵映射圖。這些映射圖再進過濾波得到C3層。這個層級結構再和S2一樣產生S4。最終，這些像素值被光柵化，並連接成一個向量輸入到傳統的神經網路，得到輸出。

一般地，C層為特徵提取層，每個神經元的輸入與前一層的局部感受野相連，並提取該局部的特徵，一旦該局部特徵被提取後，它與其他特徵間的位置關系也隨之確定下來；S層是特徵映射層，網路的每個計算層由多個特徵映射組成，每個特徵映射為一個平面，平面上所有神經元的權值相等。特徵映射結構採用影響函數核小的sigmoid函數作為卷積網路的激活函數，使得特徵映射具有位移不變性。

此外，由於一個映射面上的神經元共享權值，因而減少了網路自由參數的個數，降低了網路參數選擇的復雜度。卷積神經網路中的每一個特徵提取層（C-層）都緊跟著一個用來求局部平均與二次提取的計算層（S-層），這種特有的兩次特徵提取結構使網路在識別時對輸入樣本有較高的畸變容忍能力。

G. CNN（卷積神經網路）是什麼

在數字圖像處理的時候我們用卷積來濾波是因為我們用的卷積模版在頻域上確實是高通低通帶通等等物理意義上的濾波器。然而在神經網路中，模版的參數是訓練出來的，我認為是純數學意義的東西，很難理解為在頻域上還有什麼意義，所以我不認為神經網路里的卷積有濾波的作用。接著談一下個人的理解。首先不管是不是卷積神經網路，只要是神經網路，本質上就是在用一層層簡單的函數（不管是sigmoid還是Relu）來擬合一個極其復雜的函數，而擬合的過程就是通過一次次back propagation來調參從而使代價函數最小。

H. 影響深度卷積神經網路演算法的關鍵參數是().

卷積核個數filters 卷積核尺寸kernel_size 步長striders 填充方式padding 卷積核激活方式activation 卷積核權重參數初始分布 卷積核偏置參數初始分布
池化尺寸 池化步長 池化方式
優化演算法 目標函數 batch大小
正則化 數據預處理
等
能影響的參數太多

I. 卷積神經網路 用筆框住的那些參數什麼意思 下面的（7×7 con，64，/2）

7×7 conv指的是卷積層，卷積核的大小為7×7；64 指的是卷積核的個數；pool，/2指的是降采樣到一半大小，例如224×224到112×112

J. 卷積神經網路演算法是什麼

一維構築、二維構築、全卷積構築。

卷積神經網路（Convolutional Neural Networks, CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路（Feedforward Neural Networks），是深度學習（deep learning）的代表演算法之一。

卷積神經網路具有表徵學習（representation learning）能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類（shift-invariant classification），因此也被稱為「平移不變人工神經網路（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）」。

卷積神經網路的連接性：

卷積神經網路中卷積層間的連接被稱為稀疏連接（sparse connection），即相比於前饋神經網路中的全連接，卷積層中的神經元僅與其相鄰層的部分，而非全部神經元相連。具體地，卷積神經網路第l層特徵圖中的任意一個像素（神經元）都僅是l-1層中卷積核所定義的感受野內的像素的線性組合。

卷積神經網路的稀疏連接具有正則化的效果，提高了網路結構的穩定性和泛化能力，避免過度擬合，同時，稀疏連接減少了權重參數的總量，有利於神經網路的快速學習，和在計算時減少內存開銷。

卷積神經網路中特徵圖同一通道內的所有像素共享一組卷積核權重系數，該性質被稱為權重共享（weight sharing）。權重共享將卷積神經網路和其它包含局部連接結構的神經網路相區分，後者雖然使用了稀疏連接，但不同連接的權重是不同的。權重共享和稀疏連接一樣，減少了卷積神經網路的參數總量，並具有正則化的效果。

在全連接網路視角下，卷積神經網路的稀疏連接和權重共享可以被視為兩個無限強的先驗（pirior），即一個隱含層神經元在其感受野之外的所有權重系數恆為0（但感受野可以在空間移動）；且在一個通道內，所有神經元的權重系數相同。