卷积神经网络CNN的简单理论介绍

好久不见各位亲们，从上半年毕业到现在各方面开始步入正常轨迹，也开始有时间写点文章了，后续开始陆续更新关于自然语言处理相关技术、论文等，感谢各位老铁这么长时间的关注和支持，我会再接再厉认真写文以飨读者，也感谢各位提出的建议，共同交流，不吝赐教，fighting！

前言

众所周知，卷积神经网络(Convolutional Neural Network， CNN)通常是被用在图像识别领域的，其实还可以应用于语音识别，文本分类等多个领域。写这篇文章主要是为了介绍TextCnn文本分类模型，当然也会详细介绍CNN的具体内容，并辅以相关的案例。当然，这里默认读者对神经网络有一定的了解和认识，如果有疑问可留言，本文也不介绍太多关于数学的内容，以便于读者理解，如有需要后期更新相关数学推导。

1 卷积神经网络简介

通常有:

数据输入层/ Input layer

卷积计算层/ CONV layer

池化层 / Pooling layer

全连接层 / FullConnect layer

输出层 / Output layer

当然也还包括神经网络常用的激活层，正则化层等。

模型训练完毕后，对图像分类的主要过程如下：

CNN处理流程

当然，我们的主要工作还是构建CNN模型以及使用相关数据进行模型训练，以使得模型能够提取数据特征进行更好的分类。下面就对各个层以及神经网络的核心模块进行介绍。

2 卷积层

卷积层是卷积神经网络的核心层，核心的处理方式就是卷积(Convolution)计算。卷积其实也就可以看成一个函数或者一种算法。这个函数则需要输入数据和卷积核，按照卷积要求进行计算。我们可以通过下面的图形简单理解一下，假设我们有一个5x5的矩阵和一个3x3的卷积核(进行卷积计算所需要的两个参数)，如下：

输入矩阵和卷积核

卷积核就是从输入矩阵从左到右，从上到下进行计算，计算过程如下：

卷积计算过程

输入矩阵对应的虚线框体大小就是卷积核形状的大小，然后虚线框对应元素与卷积核中的对应元素相乘求和就得出结果4。然后虚线框向右移一个单位(后面还会用到)计算第二个值，然后再移动一个单位计算第三个值，那么第一行就计算完毕了。需要注意的是，虚线框的大小要与卷积核形状大小保持一致。同理可计算第二行，如下：

卷积计算过程2

一次类推计算出所有结果。经过卷积计算的结果就是一个3x3的矩阵。总结一句话就是移动窗口，对应值计算相加即可。

可以看出，卷积层其实是提取图像特征的过程。另外深思一下：摆在我们面前的问题有：卷积核如何确定？卷积核为啥只移动一个单位？移动过程超出边界不可以吗？

2.1 卷积核

卷积核在图像识别中也称过滤器。比较简单的过滤器有：Horizontalfilter、Verticalfilter、Sobel Filter等。这些过滤器能够检测图像的水平边缘、垂直边缘、增强图像区域权重等，这里不做细致探究。其实，过滤器的作用类似于标准(例如全连接层)的权重矩阵W，需要通过梯度下降算法反复迭代求得。而卷积神经网络的主要目的就是计算出这些卷积核。

2.2 步幅

在前面的计算中可以看出，通过向右，向下移动一个单位的卷积核大小的窗口计算得到卷积结果。其实这个卷积核大小的窗口向右，向下移动的格数(单位)成为步幅(strides)，上面每次移动一格，那么对应的strides就为1。在图像处理中就是跳过像素的个数了。这个步幅也不是固定不变就是1，可结合实际场景改变。并且在移动的过程中，卷积核中的值不变是共享的。这也就大大降低了参数的数量。

2.3 填充

从上面的计算结果可以看出，输入是一个5x5的矩阵，经过卷积核计算后，输出就变成了3x3的结果。如果你想再次输入大小为5x5的矩阵怎么办？这时我们就需要对原始输入的5x5大小的矩阵做一下处理——填充(padding)，在扩展区域补0。根据之前计算过程，只要向右向下各多移动两次即可得到5x5的计算结果，那么对输入矩阵补齐得到如下结果：

填充

现在结合输入矩阵大小n、卷积核大小f、padding(补0圈数)计算输出矩阵大小p、步幅大小为s，公式如下：

当然这里默认输入的数据长宽一致，如果长宽不同，则需根据具体情况具体分析。

拓展：实际中的图片是三通道的，即：RGB通道，而对于视频又会多个帧数通道。其实多通道时，每个通道对应一个卷积核即可。

2.4 激活函数

为了保证对数据非线性处理，也需要激活函数，也就是激活层的处理。其处理方式是，为卷积核的每个元素添加一个bias(偏移值)，然后送入诸如relu、leakyRelu、tanh等非线性激活函数即可。

3 池化层

在经过卷积层之后，其实就可以通过全连接层后接softmax进行分类输出图片类别了，但是这个时候，数据量依然是特别大的，也就面临着巨大的计算量挑战。池化(Pooling)又称下采样，可以进一步降低网络训练参数和模型过拟合的程度。

常用的池化处理有一下几种：

最大池化(Max Pooling)：选择Pooling窗口中的最大值作为采样值

均值池化(Mean Pooling)：将Pooling窗口中的所有值加起来取平均，使用平均值作为采样值

全局最大(或均值)池化：取整个特征图的最大值或均值

假如我们有如下提取特征的结果值：

以及假定池化的窗口大小为2x2，步幅为1，那么几种池化过程如下：

简单池化

池化层在cnn中可用来较小尺寸，提高运算速度及减小噪声影响，让各特征更具健壮性。

4 全连接层和输出层

这部分主要连接最后池化后的结果，将池化后的数据展平构成全连接层的输入。然后就是根据类别数构建的一个分类层，也就是输出层，对于分类任务输出层则添加一个sigmoid层计算需要分类的图片各个类别的概率。对于训练任务，则使用损失函数开始反向传播更新模型中的卷积核。

总结

卷积神经网络的大致流程如此，实际中则需要灵活多变。卷积神经网络发展非常迅速，相关技术比较成熟，应用也比较广泛。比较有代表性性的模型有：

LeNet-5

AlexNet

VGG

GoogleNet

ResNet

胶囊网络

对此感兴趣的可以深入了解。下面一篇文章将结合Pytorch以及CIFAR-10数据集做一个利用卷积神经网络分类的任务，以夯实对卷积神经网络的理解以及Pytorch的熟练使用。

原文标题：【深度学习】卷积神经网络-CNN简单理论介绍

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责任编辑：haq