卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法三大類(lèi)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，簡(jiǎn)稱(chēng)CNN）是一種常用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的主要應(yīng)用領(lǐng)域是圖像識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面。CNN通過(guò)卷積層、池化層和全連接層等組成，這些組成形成了 CNN 的算法三大類(lèi)，即卷積層、池化層和全連接層。下面，本文將著重講解 CNN 的算法三大類(lèi)。

一、卷積層

卷積層是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最重要的部分之一，它是由一組過(guò)濾器或卷積核組成的。卷積核的作用就是掃描整張圖像的各個(gè)像素點(diǎn)，然后提取其中的特征，這些特征可以是邊緣、角、顏色、紋理、線條等等。卷積核在掃描時(shí)，每掃描一次就移動(dòng)一定的步長(zhǎng)，通常步長(zhǎng)為1，也可以是其他的值。卷積核掃描圖像時(shí)，會(huì)在每個(gè)窗口區(qū)域上做卷積運(yùn)算，然后再進(jìn)行匯集。

其中，f和w分別是圖像和卷積核，卷積核大小為k x k，步長(zhǎng)為s，偏置項(xiàng)為b，輸出特征圖的大小為 (n-k)/s +1。

卷積操作的目的是對(duì)特征進(jìn)行有效提取，由于卷積層可以有效提取對(duì)于某些特征比較敏感的像素值，因此卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能可以進(jìn)一步提高。

二、池化層

卷積層的提取特征效果很好，但是在一張大圖像的處理中，大量的計(jì)算對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行速度帶來(lái)了不小的影響，為了解決這個(gè)問(wèn)題，人們提出了池化層。池化層的作用是將圖像的特征進(jìn)行降維，從而減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量，同時(shí)也能夠避免某些特征的過(guò)度擬合。池化層更多的是一種取樣策略，該層不是直接對(duì)圖像進(jìn)行運(yùn)算，而是對(duì)輸出結(jié)果進(jìn)行采樣。常見(jiàn)的池化方式有最大池化和平均池化。

最大池化：指選取激活值最大的像素作為采樣值，例如 $2 \times 2$ 的矩陣

在最大池化操作中，我們可以采用 $2 \times 2$ 池化器，它將第一行第一列的值和第一行第二列的值做個(gè)比較，然后取出最大值。同樣的，它也可以采用第二行第一列和第二行第二列中的最大值

最大池化的尺寸可以設(shè)定，一般是選擇 $2 \times 2$ 的池化器。最大池化不僅可以對(duì)像素值進(jìn)行降維處理，而且能夠提取出一些特征，例如它可以提取圖像的強(qiáng)度、顏色等等特征。

平均池化：平均池化與最大值池化很相似，不同的是它并不是直接選擇激活值最大的像素，而是選擇區(qū)域內(nèi)值的平均值。在直覺(jué)上，最大池化更適合在數(shù)據(jù)中選擇有用的特征，而平均池化更加適合一些簡(jiǎn)單的分類(lèi)任務(wù)。

三、全連接層

卷積層和池化層只是對(duì)圖像的特征進(jìn)行二維處理，而全連接層是將所有的特征進(jìn)行展開(kāi)，并與權(quán)重相乘相加。它的作用是將卷積層提取到的圖像特征轉(zhuǎn)化為特征向量并輸入到分類(lèi)器中。全連接層和傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)傳輸方式一樣，但不同的是，它是對(duì)每個(gè)單元都進(jìn)行了連接處理，因此它需要處理的數(shù)據(jù)也比較龐大，是四大環(huán)節(jié)中運(yùn)算量最大的一個(gè)部分。

總結(jié)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法可以劃分為三大類(lèi)：卷積層、池化層和全連接層。卷積層是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心部分，其目的是對(duì)特征進(jìn)行有效提??；池化層是對(duì)特征進(jìn)行降維，從而減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)量，同時(shí)也能夠避免某些特征的過(guò)度擬合；全連接層將卷積層提取到的圖像特征轉(zhuǎn)化為特征向量并輸入到分類(lèi)器中。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)組合不同的層可以實(shí)現(xiàn)卓越的性能，在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域都能夠起到非常優(yōu)秀的作用。