卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)組成與解釋
來源：機(jī)器學(xué)習(xí)算法那些事
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以卷積層為主的深度網(wǎng)路結(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括有卷積層、激活層、BN層、池化層、FC層、損失層等。卷積操作是對(duì)圖像和濾波矩陣做內(nèi)積（元素相乘再求和）的操作。
補(bǔ)充：
升維：通道數(shù)改變?yōu)閗ernel的數(shù)量（即為filters），運(yùn)算本質(zhì)可以看為全連接。
卷積計(jì)算在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的量是極大的，壓縮卷積計(jì)算量的主要方法如下：
ReLU函數(shù)
Leakly ReLU函數(shù)
3. BN層(BatchNorm)介紹：通過一定的規(guī)范化手段，把每層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)任意神經(jīng)元的輸入值的分布強(qiáng)行拉回到均值為0，方差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。BatchNorm是歸一化的一種手段，會(huì)減小圖像之間的絕對(duì)差異，突出相對(duì)差異，加快訓(xùn)練速度。但不適用于image-to-image以及對(duì)噪聲明感的任務(wù)中。常用函數(shù)：BatchNorm2dpytorch用法：nn.BatchNorm2d(num_features, eps, momentum, affine)num_features：一般輸入?yún)?shù)為batch_sizenum_featuresheight*width，即為其中特征的數(shù)量。eps：分母中添加的一個(gè)值，目的是為了計(jì)算的穩(wěn)定性，默認(rèn)為：1e-5。momentum：一個(gè)用于運(yùn)行過程中均值和方差的一個(gè)估計(jì)參數(shù)（我的理解是一個(gè)穩(wěn)定系數(shù)，類似于SGD中的momentum的系數(shù)）。
4. 池化層（pooling）介紹：pooling一方面使特征圖變小，簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)計(jì)算復(fù)雜度。一方面通過多次池化壓縮特征，提取主要特征。屬于下采樣過程。常用函數(shù)：Max Pooling(最大池化)、Average Pooling(平均池化)等。MaxPooling 與 AvgPooling用法：1. 當(dāng)需綜合特征圖上的所有信息做相應(yīng)決策時(shí)，通常使用AvgPooling，例如在圖像分割領(lǐng)域中用Global AvgPooling來獲取全局上下文信息；在圖像分類中在最后幾層中會(huì)使用AvgPooling。2. 在圖像分割/目標(biāo)檢測(cè)/圖像分類前面幾層，由于圖像包含較多的噪聲和目標(biāo)處理無關(guān)的信息，因此在前幾層會(huì)使用MaxPooling去除無效信息。
5. FC層（全連接層）介紹：連接所有的特征，將輸出值送給分類器。主要是對(duì)前層的特征進(jìn)行一個(gè)加權(quán)和（卷積層是將數(shù)據(jù)輸入映射到隱層特征空間），將特征空間通過線性變換映射到樣本標(biāo)記空間（label）。全連接層可以通過1 x 1卷機(jī)+global average pooling代替?？梢酝ㄟ^全連接層參數(shù)冗余，全連接層參數(shù)和尺寸相關(guān)。常用函數(shù)：nn.Linear(in_features, out_features, bias)
補(bǔ)充：分類器包括線性分類器與非線性分類器。
6. 損失層介紹：設(shè)置一個(gè)損失函數(shù)用來比較網(wǎng)絡(luò)的輸出和目標(biāo)值，通過最小化損失來驅(qū)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。網(wǎng)絡(luò)的損失通過前向操作計(jì)算，網(wǎng)絡(luò)參數(shù)相對(duì)于損失函數(shù)的梯度則通過反向操作計(jì)算。
7. Dropout層
8. 優(yōu)化器介紹：為了更高效的優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（損失函數(shù)最?。词蔷W(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化策略，主要方法如下：
常用優(yōu)化器為Adam，用法為：torch.optim.Adam。???????
9. 學(xué)習(xí)率?介紹：學(xué)習(xí)率作為監(jiān)督學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)中重要的超參，其決定著目標(biāo)函數(shù)能否收斂到局部最小值以及合適收斂到最小值。合適的學(xué)習(xí)率能夠使目標(biāo)函數(shù)在合適的時(shí)間內(nèi)收斂到局部最小值。????
參考資料鏈接：??https://www.bilibili.com/video/BV1we4y1X7vy/?spm_id_from=333.880.my_history.page.click&vd_source=8332e741acbb75b438e9c1c91efed022
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以卷積層為主的深度網(wǎng)路結(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括有卷積層、激活層、BN層、池化層、FC層、損失層等。卷積操作是對(duì)圖像和濾波矩陣做內(nèi)積（元素相乘再求和）的操作。
1. 卷積層
常見的卷積操作如下：| 卷積操作 | 解釋 | 圖解 |
| 標(biāo)準(zhǔn)卷積 | 一般采用3x3、5x5、7x7的卷積核進(jìn)行卷積操作。??????? |
|
| 分組卷積 | 將輸入特征圖按通道均分為 x 組，然后對(duì)每一組進(jìn)行常規(guī)卷積，最后再進(jìn)行合并。 |
|
| 空洞卷積 | 為擴(kuò)大感受野，在卷積核里面的元素之間插入空格來“膨脹”內(nèi)核，形成“空洞卷積”（或稱膨脹卷積），并用膨脹率參數(shù)L表示要擴(kuò)大內(nèi)核的范圍，即在內(nèi)核元素之間插入L-1個(gè)空格。當(dāng)L=1時(shí)，則內(nèi)核元素之間沒有插入空格，變?yōu)闃?biāo)準(zhǔn)卷積。 |
|
| 深度可分離卷積 | 深度可分離卷積包括為逐通道卷積和逐點(diǎn)卷積兩個(gè)過程。???? |
（通道卷積，2D標(biāo)準(zhǔn)卷積）
|
| 反卷積 | 屬于上采樣過程，“反卷積”是將卷積核轉(zhuǎn)換為稀疏矩陣后進(jìn)行轉(zhuǎn)置計(jì)算。 |
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| 可變形卷積 | 指標(biāo)準(zhǔn)卷積操作中采樣位置增加了一個(gè)偏移量offset，如此卷積核在訓(xùn)練過程中能擴(kuò)展到很大的范圍。 |
|
1 x 1卷積即用1 x 1的卷積核進(jìn)行卷積操作，其作用在于升維與降維。升維操作常用于chennel為1（即是通道數(shù)為1）的情況下，降維操作常用于chennel為n（即是通道數(shù)為n）的情況下。??????????????
降維：通道數(shù)不變，數(shù)值改變。
升維：通道數(shù)改變?yōu)閗ernel的數(shù)量（即為filters），運(yùn)算本質(zhì)可以看為全連接。卷積計(jì)算在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的量是極大的，壓縮卷積計(jì)算量的主要方法如下：| 序號(hào) | 方法 |
| 1 | 采用多個(gè)3x3卷積核代替大卷積核（如用兩個(gè)3 x 3的卷積核代替5 x 5的卷積核） |
| 2 | 采用深度可分離卷積（分組卷積） |
| 3 | 通道Shuffle |
| 4 | Pooling層 |
| 5 | Stride = 2 |
| 6 | 等等 |
2. 激活層
介紹：為了提升網(wǎng)絡(luò)的非線性能力，以提高網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力。每個(gè)卷積層后都會(huì)跟一個(gè)激活層。激活函數(shù)主要分為飽和激活函數(shù)（sigmoid、tanh）與非飽和激活函數(shù)（ReLU、Leakly ReLU、ELU、PReLU、RReLU）。非飽和激活函數(shù)能夠解決梯度消失的問題，能夠加快收斂速度。??????????????常用函數(shù)：ReLU函數(shù)、Leakly ReLU函數(shù)、ELU函數(shù)等ReLU函數(shù)Leakly ReLU函數(shù)
ELU函數(shù)
3. BN層(BatchNorm)介紹：通過一定的規(guī)范化手段，把每層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)任意神經(jīng)元的輸入值的分布強(qiáng)行拉回到均值為0，方差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。BatchNorm是歸一化的一種手段，會(huì)減小圖像之間的絕對(duì)差異，突出相對(duì)差異，加快訓(xùn)練速度。但不適用于image-to-image以及對(duì)噪聲明感的任務(wù)中。常用函數(shù)：BatchNorm2dpytorch用法：nn.BatchNorm2d(num_features, eps, momentum, affine)num_features：一般輸入?yún)?shù)為batch_sizenum_featuresheight*width，即為其中特征的數(shù)量。eps：分母中添加的一個(gè)值，目的是為了計(jì)算的穩(wěn)定性，默認(rèn)為：1e-5。momentum：一個(gè)用于運(yùn)行過程中均值和方差的一個(gè)估計(jì)參數(shù)（我的理解是一個(gè)穩(wěn)定系數(shù)，類似于SGD中的momentum的系數(shù)）。
affine：當(dāng)設(shè)為true時(shí)，會(huì)給定可以學(xué)習(xí)的系數(shù)矩陣gamma和beta。
4. 池化層（pooling）介紹：pooling一方面使特征圖變小，簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)計(jì)算復(fù)雜度。一方面通過多次池化壓縮特征，提取主要特征。屬于下采樣過程。常用函數(shù)：Max Pooling(最大池化)、Average Pooling(平均池化)等。MaxPooling 與 AvgPooling用法：1. 當(dāng)需綜合特征圖上的所有信息做相應(yīng)決策時(shí)，通常使用AvgPooling，例如在圖像分割領(lǐng)域中用Global AvgPooling來獲取全局上下文信息；在圖像分類中在最后幾層中會(huì)使用AvgPooling。2. 在圖像分割/目標(biāo)檢測(cè)/圖像分類前面幾層，由于圖像包含較多的噪聲和目標(biāo)處理無關(guān)的信息，因此在前幾層會(huì)使用MaxPooling去除無效信息。
補(bǔ)充：上采樣層重置圖像大小為上采樣過程，如Resize，雙線性插值直接縮放，類似于圖像縮放，概念可見最鄰近插值算法和雙線性插值算法。實(shí)現(xiàn)函數(shù)有nn.functional.interpolate(input, size = None, scale_factor = None, mode = 'nearest', align_corners = None)和nn.ConvTranspose2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride = 1, padding = 0, output_padding = 0, bias = True)
5. FC層（全連接層）介紹：連接所有的特征，將輸出值送給分類器。主要是對(duì)前層的特征進(jìn)行一個(gè)加權(quán)和（卷積層是將數(shù)據(jù)輸入映射到隱層特征空間），將特征空間通過線性變換映射到樣本標(biāo)記空間（label）。全連接層可以通過1 x 1卷機(jī)+global average pooling代替?？梢酝ㄟ^全連接層參數(shù)冗余，全連接層參數(shù)和尺寸相關(guān)。常用函數(shù)：nn.Linear(in_features, out_features, bias)
補(bǔ)充：分類器包括線性分類器與非線性分類器。| 分類器 | 介紹?? | 常見種類 | 優(yōu)缺點(diǎn) |
| 線性分類器 | 線性分類器就是用一個(gè)“超平面”將正、負(fù)樣本隔離開 | LR、Softmax、貝葉斯分類、單層感知機(jī)、線性回歸、SVM（線性核）等 | 線性分類器速度快、編程方便且便于理解，但是擬合能力低 |
| 非線性分類器 | 非線性分類器就是用一個(gè)“超曲面”或者多個(gè)超平（曲）面的組合將正、負(fù)樣本隔離開（即，不屬于線性的分類器） | 決策樹、RF、GBDT、多層感知機(jī)、SVM（高斯核）等 | 非線性分類器擬合能力強(qiáng)但是編程實(shí)現(xiàn)較復(fù)雜，理解難度大 |
6. 損失層介紹：設(shè)置一個(gè)損失函數(shù)用來比較網(wǎng)絡(luò)的輸出和目標(biāo)值，通過最小化損失來驅(qū)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。網(wǎng)絡(luò)的損失通過前向操作計(jì)算，網(wǎng)絡(luò)參數(shù)相對(duì)于損失函數(shù)的梯度則通過反向操作計(jì)算。
常用函數(shù)：分類問題損失（離散值：分類問題、分割問題）：nn.BCELoss、nn.CrossEntropyLoss等?；貧w問題損失（連續(xù)值：推測(cè)問題、回歸分類問題）：nn.L1Loss、nn.MSELoss、nn.SmoothL1Loss等。
7. Dropout層
介紹：在不同的訓(xùn)練過程中隨機(jī)扔掉一部分神經(jīng)元，以防止過擬合，一般用在全連接層。在測(cè)試過程中不使用隨機(jī)失活，所有的神經(jīng)元都激活。?????????????????????
常用函數(shù)：nn.dropout8. 優(yōu)化器介紹：為了更高效的優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（損失函數(shù)最?。词蔷W(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化策略，主要方法如下：
| 解釋?? | 優(yōu)化器種類? | 特點(diǎn) |
| 基于梯度下降原則（均使用梯度下降算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重進(jìn)行更新，區(qū)別在于使用的樣本數(shù)量不同）?????? | GD(梯度下降); SGD(隨機(jī)梯度下降，面向一個(gè)樣本); BGD(批量梯度下降，面向全部樣本); MBGD(小批量梯度下降，面向小批量樣本)????? | 引入隨機(jī)性和噪聲 |
| 基于動(dòng)量原則（根據(jù)局部歷史梯度對(duì)當(dāng)前梯度進(jìn)行平滑） |
Momentum(動(dòng)量法); NAG(Nesterov Accelerated Gradient) ??? |
加入動(dòng)量原則，具有加速梯度下降的作用???? |
| 自適應(yīng)學(xué)習(xí)率（對(duì)于不同參數(shù)使用不同的自適應(yīng)學(xué)習(xí)率；Adagrad使用梯度平方和、Adadelta和RMSprop使用梯度一階指數(shù)平滑，RMSprop是Adadelta的一種特殊形式、Adam吸收了Momentum和RMSprop的優(yōu)點(diǎn)改進(jìn)了梯度計(jì)算方式和學(xué)習(xí)率）??? | Adagrad; Adadelta; RMSprop; Adam????? | 自適應(yīng)學(xué)習(xí) |
補(bǔ)充：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正則化是為減小方差，減輕過擬合的策略，方法有：L1正則(參數(shù)絕對(duì)值的和); L2正則(參數(shù)的平方和，weight_decay：權(quán)重衰退)。
9. 學(xué)習(xí)率?介紹：學(xué)習(xí)率作為監(jiān)督學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)中重要的超參，其決定著目標(biāo)函數(shù)能否收斂到局部最小值以及合適收斂到最小值。合適的學(xué)習(xí)率能夠使目標(biāo)函數(shù)在合適的時(shí)間內(nèi)收斂到局部最小值。????
常用函數(shù)：torch.optim.lr_scheduler; ExponentialLR; ReduceLROnplateau; CyclicLR等。???????
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常見結(jié)構(gòu)
常見結(jié)構(gòu)有：跳連結(jié)構(gòu)（ResNet）、并行結(jié)構(gòu)（Inception V1-V4即GoogLeNet）、輕量型結(jié)構(gòu)（MobileNetV1）、多分支結(jié)構(gòu)（SiameseNet; TripletNet; QuadrupletNet; 多任務(wù)網(wǎng)絡(luò)等）、Attention結(jié)構(gòu)（ResNet+Attention）
| 結(jié)構(gòu)???????????? | 介紹與特點(diǎn) | 圖示 |
| 跳連結(jié)構(gòu)（代表：ResNet） | 2015年何愷明團(tuán)隊(duì)提出。引入跳連的結(jié)構(gòu)來防止梯度消失問題，今兒可以進(jìn)一步加大網(wǎng)絡(luò)深度。擴(kuò)展結(jié)構(gòu)有：ResNeXt、DenseNet、WideResNet、ResNet In ResNet、Inception-ResNet等??????????????? |
|
| 并行結(jié)構(gòu)（代表：Inception V1-V4） | 2014年Google團(tuán)隊(duì)提出。不僅強(qiáng)調(diào)網(wǎng)絡(luò)的深度，還考慮網(wǎng)絡(luò)的寬度。其使用1×1的卷積來進(jìn)行升降維，在多個(gè)尺寸上同時(shí)進(jìn)行卷積再聚合。其次利用稀疏矩陣分解成密集矩陣計(jì)算的原理加快收斂速度。?? |
|
| 輕量型結(jié)構(gòu)（代表：MobileNetV1） | 2017年Google團(tuán)隊(duì)提出。為了設(shè)計(jì)能夠用于移動(dòng)端的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使用Depth-wise Separable Convolution的卷積方式代替?zhèn)鹘y(tǒng)卷積方式，以達(dá)到減少網(wǎng)絡(luò)權(quán)值參數(shù)的目的。擴(kuò)展結(jié)構(gòu)有：MobileNetV2、MobileNetV3、SqueezeNet、ShuffleNet V1、ShuffleNet V2等???????? |
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| 多分支結(jié)構(gòu)（代表：TripletNet）? | 基于多個(gè)特征提取方法提出，通過比較距離來學(xué)習(xí)有用的變量。該網(wǎng)絡(luò)由3個(gè)具有相同前饋網(wǎng)絡(luò)（共享參數(shù)）組成的，需要輸入是3個(gè)樣本，一個(gè)正樣本和兩個(gè)負(fù)樣本，或者一個(gè)負(fù)樣本和兩個(gè)正樣本。訓(xùn)練的目標(biāo)是讓相同類別之間的距離竟可能的小，讓不同的類別之間距離竟可能的大。常用于人臉識(shí)別。 |
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| Attention結(jié)構(gòu)（代表：ResNet+Attention） | 對(duì)于全局信息，注意力機(jī)制會(huì)重點(diǎn)關(guān)注一些特殊的目標(biāo)區(qū)域，也就是注意力焦點(diǎn)，進(jìn)而利用有限的注意力資源對(duì)信息進(jìn)行篩選，提高信息處理的準(zhǔn)確性和效率。注意力機(jī)制有Soft-Attention和Hard-Attention區(qū)分，可以作用在特征圖上、尺度空間上、channel尺度上和不同時(shí)刻歷史特征上等。?????????????? |
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END
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發(fā)表于 06-25 13:06
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其在處理具有空間層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)時(shí)的卓越性能而受到青睞。然而，CNN的成功很大程度上依賴于其參數(shù)的合理設(shè)置。參數(shù)調(diào)整是一個(gè)復(fù)雜的過程，涉及到多個(gè)超參數(shù)的選擇和優(yōu)化。 網(wǎng)絡(luò)架
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用
自然語(yǔ)言處理是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，它致力于使計(jì)算機(jī)能夠理解、解釋和生成人類語(yǔ)言。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）作為一種強(qiáng)大的模型，在圖像識(shí)別和語(yǔ)音處理等領(lǐng)域取得了顯著成果
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較
在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用于各種任務(wù)，如圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和游戲智能等。其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種常見的模型。 1.
深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其靈感來源于生物的視覺皮層機(jī)制。它通過模擬人類視覺系統(tǒng)的處理方式，能夠自動(dòng)提取圖像特征，從而在圖像識(shí)別和分類任務(wù)中表現(xiàn)出色。 卷積
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理與算法
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，CNN）是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedf
RNN模型與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)） 2.1 結(jié)構(gòu) 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通常指的是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward Neural Networks,
LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與工作機(jī)制
的結(jié)構(gòu)與工作機(jī)制的介紹： 一、LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)主要包括以下幾個(gè)部分： 記憶單元（Memory Cell） ：
關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這些概念你厘清了么~
取特征的強(qiáng)大工具，例如識(shí)別音頻信號(hào)或圖像信號(hào)中的復(fù)雜模式就是其應(yīng)用之一。
1、什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種由神經(jīng)元組成的系統(tǒng)或結(jié)構(gòu)
發(fā)表于 10-24 13:56
UNet模型屬于哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
U-Net模型屬于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）的一種特殊形式 。它最初由德國(guó)弗萊堡大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)系的研究人員在2015年提出，專為生物醫(yī)學(xué)圖像
工商網(wǎng)監(jiān)
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