卷积神经网络局部连接图解

❶ 如何更好的理解分析深度卷积神经网络

• 用局部连接而不是全连接，同时权值共享。

局部连接的概念参考局部感受域，即某个视神经元仅考虑某一个小区域的视觉输入，因此相比普通神经网络的全连接层（下一层的某一个神经元需要与前一层的所有节点连接），卷积网络的某一个卷积层的所有节点只负责前层输入的某一个区域（比如某个3*3的方块）。这样一来需要训练的权值数相比全连接而言会大大减少，进而减小对样本空间大小的需求。

权值共享的概念就是，某一隐藏层的所有神经元共用一组权值。

这两个概念对应卷积层的话，恰好就是某个固定的卷积核。卷积核在图像上滑动时每处在一个位置分别对应一个“局部连接”的神经元，同时因为“权值共享”的缘故，这些神经元的参数一致，正好对应同一个卷积核。

顺便补充下，不同卷积核对应不同的特征，比如不同方向的边（edge）就会分别对应不同的卷积核。

• 激活函数f(x)用ReLU的话避免了x过大梯度趋于0（比如用sigmoid）而影响训练的权值的情况（即GradientVanishing）。同时结果会更稀疏一些。

• 池化之后（例如保留邻域内最大或采纳平均以舍弃一些信息）一定程度也压制了过拟合的情况。

综述

总体来说就是重复卷积-relu来提取特征，进行池化之后再作更深层的特征提取，实质上深层卷积网络的主要作用在于特征提取。最后一层直接用softmax来分类（获得一个介于0~1的值表达输入属于这一类别的概率）。

❷ 什么是卷积神经网络为什么它们很重要

• 卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。[1]它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。

• 卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60年代，Hubel和Wiesel在研究猫脑皮层中用于局部敏感和方向选择的神经元时发现其独特的网络结构可以有效地降低反馈神经网络的复杂性，继而提出了卷积神经网络（Convolutional Neural Networks-简称CNN）。现在，CNN已经成为众多科学领域的研究热点之一，特别是在模式分类领域，由于该网络避免了对图像的复杂前期预处理，可以直接输入原始图像，因而得到了更为广泛的应用。 K.Fukushima在1980年提出的新识别机是卷积神经网络的第一个实现网络。随后，更多的科研工作者对该网络进行了改进。其中，具有代表性的研究成果是Alexander和Taylor提出的“改进认知机”，该方法综合了各种改进方法的优点并避免了耗时的误差反向传播。

❸ 卷积神经网络tensorflow怎么读取图像

卷积神经网络（convolutionalneuralnetwork,CNN），最早是19世纪60年代，生物学家对猫视觉皮层研究发现：每个视觉神经元只会处理一小块区域是视觉图像，即感受野。后来到了80年代，日本科学家提出了神经认知机（Neocognitron）的概念，也可以算作是卷积神经网络最初的实现原型，在CS231n的课上说过，卷积神经网络不是一夜产生的，从这个发展过程中我们就可以看出，确实是这样的。卷积神经网络的要点就是局部连接（LocalConnection）、权值共享（Weightsharing）和池化层（Pooling）中的降采样（Down-Sampling）。比如下面是tensorflow卷积定义relu(W*X+B)W矩阵*X矩阵+B矩阵=W权重variable变量*X(placeholder占位符外部输入)variable变量+B偏重变量，因为深度学习会自动不断地计算loss损失BP来调整wb所以wb初始化可以随便全部都是0都行，所以其实就是X以及Y对于X来说其实我们知道就是我们图像数据Y是图像的标签，但是Y需要转为数学可以计算的值，所以采用one-hot数组记录标签的索引就行，比如xx1xx2xx3相应的y1=[1,0,0]y2=[010]y3=[001]那么其实就是X图像的像素通过外部输入placeholder占位符Y值外部输入通过placeholder占位符我们知道W*X矩阵相乘必须符合MXNNXM=MXM也就是说W的列必须与X的行数目相同这是要注意的，所以上一张shape来规范维度计算，下面是一个卷积层定义relu(wx+b)下面是tensorflow来表示relu(wx+b)的公式其中要注意参数strides是卷积滑动的步长你可以配置的系数，下面继续讲X[None,w*h]对于每一个w*h是一个矩阵每一层的w也是一个矩阵每一层的b也是一个矩阵，每一层的输出y1也是一个矩阵y=[w*h]*w+b为了减少系数，我们使用卷积，把它转换成MXN的值，这里就是跟全连接层的不同，使用了卷积转换成了一个MXN的卷积特征而全连接层就是y=wx+b(这里省略了那些relu(wx+b)tanh(wx+b))所以我们现在来看看每一层的w定义因为卷积层的w是需要与w*h提取的MXK来做矩阵相乘所以他是跟卷积核相关以及输入输出相关，对于每一张图像

❹ CNN卷积神经网络结构有哪些特点

局部连接，权值共享，池化操作，多层次结构。
1、局部连接使网络可以提取数据的局部特征；

2、权值共享大大降低了网络的训练难度，一个Filter只提取一个特征，在整个图片(或者语音/文本) 中进行卷积；

3、池化操作与多层次结构一起，实现了数据的降维，将低层次的局部特征组合成为较高层次的特征，从而对整个图片进行表示。

❺ 卷积神经网络中padding为same 什么意思

same 可以简单理解为输入和输出图像的大小相同，为了达到这个目的一般需要padding

❻ 卷积神经网络算法是什么

一维构筑、二维构筑、全卷积构筑。

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。

卷积神经网络具有表征学习（representation learning）能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类（shift-invariant classification），因此也被称为“平移不变人工神经网络（Shift-Invariant Artificial Neural Networks, SIANN）”。

卷积神经网络的连接性：

卷积神经网络中卷积层间的连接被称为稀疏连接（sparse connection），即相比于前馈神经网络中的全连接，卷积层中的神经元仅与其相邻层的部分，而非全部神经元相连。具体地，卷积神经网络第l层特征图中的任意一个像素（神经元）都仅是l-1层中卷积核所定义的感受野内的像素的线性组合。

卷积神经网络的稀疏连接具有正则化的效果，提高了网络结构的稳定性和泛化能力，避免过度拟合，同时，稀疏连接减少了权重参数的总量，有利于神经网络的快速学习，和在计算时减少内存开销。

卷积神经网络中特征图同一通道内的所有像素共享一组卷积核权重系数，该性质被称为权重共享（weight sharing）。权重共享将卷积神经网络和其它包含局部连接结构的神经网络相区分，后者虽然使用了稀疏连接，但不同连接的权重是不同的。权重共享和稀疏连接一样，减少了卷积神经网络的参数总量，并具有正则化的效果。

在全连接网络视角下，卷积神经网络的稀疏连接和权重共享可以被视为两个无限强的先验（pirior），即一个隐含层神经元在其感受野之外的所有权重系数恒为0（但感受野可以在空间移动）；且在一个通道内，所有神经元的权重系数相同。

❼ 卷积神经网络结构基本单元层有哪些

输入层：输出特征矩阵
卷积层：进行卷积运算
池化层：进行pooling缩小维度
中间激活层：可有可无，一般为ReLU类的计算简单的激活函数对特征值修正
这里卷积层、池化层、中间激活层可以重复
全连接层：将特征矩阵集合向量化
最后激活层：将向量化特征转换成标签

❽ 卷积神经网络中的局部连接是什么意思

网络的下一层和上一层之间通过卷积核连接，或者说上一层的数据和卷积核卷积之后得到下一层。在全连接网络中，上一层的每个数据和下一层的每个数据都会有关，局部连接的意思就是说下一层只和上一层的局部数据有关。

这张图就是局部连接，可以看到上一层只有3个单元和下一层连接（这张图的流程是从下到上，所以我说的上一层是最底层，下一层是按照箭头方向的上边那层）。

局部连接的作用是减少计算参数。