卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)屬于前饋網(wǎng)絡(luò)的一種踩官，同全連接前饋網(wǎng)絡(luò)一樣可以視為一個(gè)函數(shù)愈捅。與后者最大的區(qū)別是：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多了卷積層與池化層定续，因此卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也具有提取局部特征的優(yōu)越性脊岳。
1 卷積
作為一個(gè)通信工程的學(xué)生，對(duì)于卷積定是不會(huì)陌生顿乒∫榻郑總的來(lái)說(shuō)，卷積可以用一句話總結(jié)：系統(tǒng)當(dāng)前的輸出不僅與當(dāng)前的輸入有關(guān)璧榄，還與過(guò)去的輸入有關(guān)特漩。
1.1 一維卷積
-
為
時(shí)刻的系統(tǒng)輸出
-
為濾波器，也稱(chēng)為卷積核
- 濾波器的長(zhǎng)度為
1.2 二維卷積
由于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也常用于圖像處理骨杂，而圖像至少為二維矩陣涂身，故擴(kuò)展到了二維矩陣
表達(dá)式如下
- 給定輸入圖像
- 濾波器
直觀例圖
2 卷積層
卷積層的作用是提取局部的特征，不同的濾波器（卷積核）相當(dāng)于不同的特征提取器腊脱。下面我們通過(guò)一張直觀的圖來(lái)體會(huì)卷積層的結(jié)構(gòu)
從上圖我們了解到：所有的濾波器組合為四維張量访得，其中每一個(gè)三維張量為一種濾波器，不同的濾波器提取輸入的不同的特征
3 池化層
池化層的作用是進(jìn)行特征選擇陕凹，降低特征數(shù)量悍抑，從而減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)數(shù)量。注意池化層的操作對(duì)每個(gè)通道的單獨(dú)處理杜耙，也就是說(shuō)經(jīng)過(guò)池化層輸入通道與輸出通道的數(shù)量一致
直觀圖示（以最大池化為例）
最大池化
取一個(gè)區(qū)域內(nèi)元素的最大值
平均池化
一般是取區(qū)域內(nèi)所有元素的平均值搜骡。
