【科普】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識

本文的主要目的，是簡單介紹時下流行的深度學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)知識，本人也看過許多其他教程，感覺其中大部分講的還是太過深奧，于是便有了寫一篇科普文的想法。博主也是現(xiàn)學(xué)現(xiàn)賣，文中如有不當(dāng)之處，請各位指出，共同進步。

本文的目標讀者是對機器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有一定了解的同學(xué)（包括：梯度下降、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、反向傳播算法等），機器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識。

深度學(xué)習(xí)簡介
深度學(xué)習(xí)是指多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上運用各種機器學(xué)習(xí)算法解決圖像，文本等各種問題的算法集合。深度學(xué)習(xí)從大類上可以歸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，不過在具體實現(xiàn)上有許多變化。深度學(xué)習(xí)的核心是特征學(xué)習(xí)，旨在通過分層網(wǎng)絡(luò)獲取分層次的特征信息，從而解決以往需要人工設(shè)計特征的重要難題。深度學(xué)習(xí)是一個框架，包含多個重要算法:

Convolutional Neural Networks(CNN)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

AutoEncoder自動編碼器

Sparse Coding稀疏編碼

Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波爾茲曼機

Deep Belief Networks(DBN)深信度網(wǎng)絡(luò)

Recurrent neural Network(RNN)多層反饋循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

對于不同問題(圖像，語音，文本)，需要選用不同網(wǎng)絡(luò)模型才能達到更好效果。

此外，最近幾年增強學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning)與深度學(xué)習(xí)的結(jié)合也創(chuàng)造了許多了不起的成果，AlphaGo就是其中之一。

人類視覺原理
深度學(xué)習(xí)的許多研究成果，離不開對大腦認知原理的研究，尤其是視覺原理的研究。

1981 年的諾貝爾醫(yī)學(xué)獎，頒發(fā)給了 David Hubel（出生于加拿大的美國神經(jīng)生物學(xué)家） 和TorstenWiesel，以及 Roger Sperry。前兩位的主要貢獻，是“發(fā)現(xiàn)了視覺系統(tǒng)的信息處理”，可視皮層是分級的。

人類的視覺原理如下：從原始信號攝入開始（瞳孔攝入像素 Pixels），接著做初步處理（大腦皮層某些細胞發(fā)現(xiàn)邊緣和方向），然后抽象（大腦判定，眼前的物體的形狀，是圓形的），然后進一步抽象（大腦進一步判定該物體是只氣球）。下面是人腦進行人臉識別的一個示例：

對于不同的物體，人類視覺也是通過這樣逐層分級，來進行認知的：

我們可以看到，在最底層特征基本上是類似的，就是各種邊緣，越往上，越能提取出此類物體的一些特征（輪子、眼睛、軀干等），到最上層，不同的高級特征最終組合成相應(yīng)的圖像，從而能夠讓人類準確的區(qū)分不同的物體。

那么我們可以很自然的想到：可以不可以模仿人類大腦的這個特點，構(gòu)造多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，較低層的識別初級的圖像特征，若干底層特征組成更上一層特征，最終通過多個層級的組合，最終在頂層做出分類呢？答案是肯定的，這也是許多深度學(xué)習(xí)算法（包括CNN）的靈感來源。

卷積網(wǎng)絡(luò)介紹
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，擅長處理圖像特別是大圖像的相關(guān)機器學(xué)習(xí)問題。

卷積網(wǎng)絡(luò)通過一系列方法，成功將數(shù)據(jù)量龐大的圖像識別問題不斷降維，最終使其能夠被訓(xùn)練。CNN最早由Yann LeCun提出并應(yīng)用在手寫字體識別上（MINST）。LeCun提出的網(wǎng)絡(luò)稱為LeNet，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如下：

這是一個最典型的卷積網(wǎng)絡(luò)，由卷積層、池化層、全連接層組成。其中卷積層與池化層配合，組成多個卷積組，逐層提取特征，最終通過若干個全連接層完成分類。

卷積層完成的操作，可以認為是受局部感受野概念的啟發(fā)，而池化層，主要是為了降低數(shù)據(jù)維度。

綜合起來說，CNN通過卷積來模擬特征區(qū)分，并且通過卷積的權(quán)值共享及池化，來降低網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的數(shù)量級，最后通過傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成分類等任務(wù)。

降低參數(shù)量級
為什么要降低參數(shù)量級？從下面的例子就可以很容易理解了。

如果我們使用傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方式，對一張圖片進行分類，那么，我們把圖片的每個像素都連接到隱藏層節(jié)點上，那么對于一張1000x1000像素的圖片，如果我們有1M隱藏層單元，那么一共有10^12個參數(shù)，這顯然是不能接受的。（如下圖所示）

但是我們在CNN里，可以大大減少參數(shù)個數(shù)，我們基于以下兩個假設(shè)：

1）最底層特征都是局部性的，也就是說，我們用10x10這樣大小的過濾器就能表示邊緣等底層特征

2）圖像上不同小片段，以及不同圖像上的小片段的特征是類似的，也就是說，我們能用同樣的一組分類器來描述各種各樣不同的圖像