目录
Ⅰ基本概念
一、卷积神经网络
① 人类视觉系统层次结构
像素——第一层处理一些线段——第二层组合起来有形状——第三层成为有语义信息的物体
② 局部感受野
前面的多层感知器是每个隐含层都对应输出层称得上是全连接，所以对于输出结点来说，他就接受所以前面结点，因此称为全局感受野，而局部感受野顾名思义就是结点只去感受一小部分，其他与他无关。
③从神经网络到卷积神经网络
传统神经网路（全连接）参数数目巨大难以训练容易梯度消失/爆炸
参数跟输入图像大小无关，跟感受野的范围和隐藏结点数目的大小有关
一个小范围内的像素和权重做加权和
④ 局部连接的实现方式
——Y是滑动到特定的地方的结果，不是总的结果。所以在整个图像上遍历一遍得到的也是一个二维图像。
⑤ 通过卷积操作实现
——w’ 旋转180°后变w的对应位置元素相乘再相加（加权和）
卷积？
1、W（权重）旋转180°得到W’
2、X与W’进行相关运算（对应位置加权和）
⑥ 卷积的作用
a 用于提取特征，得到的结果称为特征图
b 每个卷积核的初始值通常设为随机数，具体功能由网络学习来决定，确定卷积核各个元素的值正是网络学习的主要目的。
c 例子
学习好后的卷积：第一层是一些线段、颜色；第二层组合出一些更复杂的，圆拐点之类的，随后越来越复杂，到最后呈现出具有一定语义完整性的模式
⑦ 池化操作
a 图像区域内关于某个特征的统计聚合。例如比较大的一个特征图，每个里面取一个最大的然后组成一个比较小的一个特征图，存的都是原来的最大值，反应最强烈，对于分类回归等可能最有用。其他信息量不高或者噪声。
b 除了取最大值也可以取平均值
c 本质是下采样的操作，2×2的pooling就等于是每个2×2区域只保留一个值。196→98
⑧ 卷积神经网络与多层感知器对比
⑨ 多通道的卷积如何实现
给定一个三通道的卷积核得到一个单通道的输出
卷积核的通道数=输入的通道数
输出的通道数=卷积核的个数
⑩ 卷积神经网络示意图
a 特征相当于输入——隐层——输出，要分成多少类
b 卷积神经网络= 特征提取器＋分类器这样的
c 特征提取器 里通过（卷积）（下采样）交替操作，整个特征提取器是通过训练来学习这些参数的
d 多层感知器 有特征了就要进行分类，用多层感知器前后都是神经网络，可以联合训练，分多少类就多少个节点
Ⅱ发展历程
一、 LeNet
——图像分类（手写数字识别）。
二、AlexNet
——证实了卷积神经网络可以用大规模训练数据得到优秀的分类效果/GPU在深度学习中重要作用/ReLU\Dropout。
三、 R-CNN
——从图像分类到目标检测，证实将图像局部作为基本研究对象，将原问题转为分类问题/ fast R-CNN.. / 图像分割、图像描述、图像解析
① 目标检测流程：
② Proposals用传统方法提取，后面的用网络来分类，相当于把目标检测问题转换为图像分类问题。
③ 基于R-cnn的目标检测的工作
四、FCN
——整幅图像输入，整幅分割结果输出，第一个”端到端”式分割模型/可以接受任意尺寸
① 端到端？
有很多pixel-wise的标注问题，需要对图像中每一个像素都有特定的标记，分割所属的 类别，前景还是背景，深度估计深度值等等。
输入是待处理的图像，处理之后能够直接输出要的结果，不管是深度图还是分割结果
② 怎么做？改进：把全连接层变成卷积，全连接输出是节点就不是二维的了改成卷积也 是map
上图全连接丢了位置信息
下图FCN，得到一个更小的图，放大之后就是分割
五、 Conv-Deconv Net
实现由粗到精力、恢复细节弥补FCN的一步到位 / “沙漏级”网络成为后面很多像素级标注问题的基础
FCN 一直特征提取从100×100到7×7好几步，最后一步恢复回100×100，损失太多细节信息，提出Conv-Deconv Net，对称，逐级上采样，精度细节信息都要好很多。
具体实现是在pooling的时候记录位置，在unpooling的时候拿来用。
如下图在pooling的时候记得抽取的位置Locations，然后拿去处理，最后unpooling的时候把位置拿出来对着。
六、 U-Net
（Conv-Deconv形式的各种模型）
如何提高分割结果中边界部分的精度？
在图像输入，浅层的空间位置保存的比较好，跟漏斗型过去的特征图并到一起。
深层的语义信息更好，并到一起
Ⅲ网络特点
一、层次化的特征学习
① 从图像底层开始学习，层数加深能够学到更高层的语义信息
② 不必事先提取人为设计的特征
③ 机器学习的特性未必优于人工
二、局部感受野（局部连接）
① 图像的空间相关性：局部区域内像素联系强，远的弱
② 没必要对全局图像感知，只需要对局部区域感知
③ 极大降低了网络参数的数目
④ 增加网络层数能保证节点具有更大范围的实际感受野
感受野怎么计算？
三、权值共享（卷积）
这个区域的每个像素值是共享卷积核中的参数的，
四、池化
① 降低特征图的尺寸，牺牲空间细节信息，突出更强烈的响应。
② 是卷积神经网络具有平移不变性和畸变不变性。图像中某种特征被检测出（即他在对卷积核有较高响应），具体位置便不再重要，之后需要大致保持与其他特征相对位置即可。利于应对实际问题中各种不同类型、不同质量
③ 池化与参数数目
④ 数据增广 专门对输入图像进行平移、畸变等处理来提高网络泛化性能
深度学习入门
1、自己对哪个方向感兴趣（分类？检测？分割？）
2、技术的发展路线。要研究DeconvNet ，基于VGG实现的，要先学号VGG。
现在网络种类特别多，但是大多数都是已有模型基础改造。加入多尺度、BN、multi-task，多极子网络cascade等，关键学好基础的模型Alexnet、 VGG、ResNet，这三个使用频率高尤其后两者，有了这个基础能看到其他基于他们的工作。
总结整理哪些改进具有哪些特定的效果，自己后面也有可能用到。
CNN
——最左边是数据输入层
——中间是
- CONV：卷积计算层，线性乘积 求和。
- RELU：激励层，上文2.2节中有提到：ReLU是激活函数的一种。
- POOL：池化层，简言之，即取区域平均或最大。
——最右边是全连接层。
卷积计算层
这几个部分中， 卷积计算层是CNN的核心
它是一块一块地来进行比对。它拿来比对的这个”小块”我们称之为Features（特征）
为对原始图像进行过滤的结果，我们称之为feature map，它是每一个feature从原始图像中提取出来的”特征
——几个重要参数
a. 深度depth：神经元个数，决定输出的depth厚度。同时代表滤波器个数。
b. 步长stride：决定滑动多少步可以到边缘。
c. 填充值zero-padding：在外围边缘补充若干圈0，方便从初始位置以步长为单位可以刚好滑倒末尾位置，通俗地讲就是为了总长能被步长整除。
- 两个神经元，即depth=2，意味着有两个滤波器。
- 数据窗口每次移动两个步长取3*3的局部数据，即stride=2。
- zero-padding=1。
局部感知机制。
左边数据在变化，每次滤波器都是针对某一局部的数据窗口进行卷积，这就是所谓的CNN中的局部感知机制。
打个比方，滤波器就像一双眼睛，人类视角有限，一眼望去，只能看到这世界的局部。如果一眼就看到全世界，你会累死，而且一下子接受全世界所有信息，你大脑接收不过来。当然，即便是看局部，针对局部里的信息人类双眼也是有偏重、偏好的。比如看美女，对脸、胸、腿是重点关注，所以这3个输入的权重相对较大。
参数（权重）共享机制。
与此同时，数据窗口滑动，导致输入在变化，但中间滤波器Filter w0的权重（即每个神经元连接数据窗口的权重）是固定不变的，这个权重不变即所谓的CNN中的参数（权重）共享机制。
再打个比方，某人环游全世界，所看到的信息在变，但采集信息的双眼不变。btw，不同人的双眼 看同一个局部信息 所感受到的不同，即一千个读者有一千个哈姆雷特，所以不同的滤波器 就像不同的双眼，不同的人有着不同的反馈结果。
ReLu
加大层数
全连接层
一套下来是前向传播，得到一组输出，然后通过反向传播来不断纠正错误，进行学习。
输入层——数据输入预处理
原因：
- 输入数据单位不一样，可能会导致神经网络收敛速度慢，训练时间长
- 数据范围大的输入在模式分类中的作用可能偏大，而数据范围小的作用就有可能偏小
- 由于神经网络中存在的激活函数是有值域限制的，因此需要将网络训练的目标数据映射到激活函数的值域
- S形激活函数在(0,1)区间以外区域很平缓，区分度太小。例如S形函数f(X)，f(100)与f(5)只相差0.0067
功能：（一般均值化处理和归一，后两者不用）
- 均值化处理 — 即对于给定数据的每个特征减去该特征的均值(将数据集的数据中心化到0)
- 归一化操作 — 在均值化的基础上再除以该特征的方差(将数据集各个维度的幅度归一化到同样的范围内)
- PCA降维 — 将高维数据集投影到低维的坐标轴上, 并要求投影后的数据集具有最大的方差.(去除了特征之间的相关性,用于获取低频信息)
Batch Normalization 层——一般用于卷积层后面,主要是使得期望结果服从高斯分布,好像使用之后可以更快的收敛
——切分层
——融合层
——感受野
在卷积神经网络中，感受野的定义是卷积神经网络每一层输出的 特征图（feature map）上的像素点在 原始图像上映射的区域大小。
VGG
2、2、3、3、3 尺寸变小，宽度变大。臃肿计算量很大准确度不是很高
Original: https://blog.csdn.net/jiererer/article/details/123504541
Author: jiererer
Title: VDL-第二节CNN（上）
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