卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在圖像識別領域無限風光予借，通過一張圖片，算法可以知道圖片上的物體是什么匪燕，著實令人震驚蕾羊，但是很多人和我一樣，對于其背后的原理帽驯，都非常好奇龟再，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡是如何進行圖像識別的呢？
如果你的英文主夠好的話尼变，可以閱讀這篇論文：
Visualizing and Understanding Convolutional Networks
貓應該長成什么樣子
看過女神李飛飛的ImageNet演講的人利凑，都對于下面兩張圖片印象深刻。
原文請閱讀：
ImageNet締造者：讓冰冷的機器讀懂照片背后的故事
（從薛定諤開始嫌术，貓就一直被各種科學家拿出來說事情哀澈，當然汪星人也時不時出鏡）
人類是如何識別貓咪的？借用知乎的一個回答：
現(xiàn)在假設要做一個圖像的分類問題度气，比如辨別一個圖像里是否有一只貓割按，我們可以先判斷是否有貓的頭，貓的尾巴磷籍，貓的身子等等适荣，如果這些特征都具備现柠，那么我就判定這應該是一只貓。當然弛矛，如果圖像是下面這樣一只老實本分的貓咪够吩，則一切都好辦了。
但是喵星人不但品種不同丈氓，顏色繁多周循，各種銷魂的動作也層出不窮，所以万俗，機器識別貓還是很困難的湾笛。
這樣，我們必須要讓機器知道该编，貓迄本，到底應該長成什么樣子。
想象中的圖形識別原理
第一次考慮怎么處理這個問題课竣，一個很自然的想法浮想在腦海里面：
將所有貓咪的圖片放在一起嘉赎，提取出貓咪的共同特征，做成一個識別貓的模型于樟。然后對于每張圖片公条，使用模型，看一下是貓的概率為多少迂曲。但是如果真的這樣做的話靶橱，可能每種物體都必須要有一個專門的模型了，這樣可能是不行的路捧，計算量可能也是一個問題关霸。特別對于扭曲的貓，這樣子的例子非常難處理杰扫，我們不太可能窮舉出所有貓的正常和非正常形態(tài)队寇。（毛色，眼神章姓，是否有物體和貓進行交互）
當然佳遣，可以考慮，將貓進行分解凡伊，就如知乎網(wǎng)友所說零渐，貓頭，貓尾巴系忙，貓爪子诵盼，獨立進行識別。這樣不管貓怎么扭曲，都無所謂了拦耐。當然耕腾，如果你是資深貓奴，你可以很高興的說出貓的組成特征杀糯，但是，這樣本質上還是加入了太多的領域專家的干涉苍苞。如果要識別大型粒子加速器固翰，這個是不是要請物理學家參與呢？所以羹呵，機器應該完全屏蔽領域知識才可以做到泛用骂际。
CNN學到了什么？
特征（Representation）冈欢。把原始圖像看做一個維度是像素×通道的向量歉铝，經(jīng)過各種復雜的CNN結構，其實只不過成了另一個向量凑耻。這個向量所在的空間也許有更好的線性可分性太示，也許是相似樣本的“距離”更近，原始的數(shù)據(jù)經(jīng)過變換到了這里之后香浩，就是特征类缤。
圖像處理矩陣
雖然不是科班出身，但是以前或多或少看過一些圖像處理的書籍邻吭。
一般的圖像處理都是通過矩陣操作完成的餐弱。
- 位置和形狀 ： 例如圖像的拉伸，縮放囱晴，旋轉（當然可以是各種效果的組合）膏蚓。
- 顏色： 灰度調整，透明度畸写，濾鏡
具體的顏色矩陣文章：
C++圖像處理 -- 顏色矩陣變換
其實我認為卷積核這個概念驮瞧，應該是從圖像處理矩陣這個概念來的。通過不同的圖像處理矩陣艺糜，可以突出圖像的某些特征剧董，屏蔽掉某些細節(jié)。
處理后的圖片真慢，屏蔽了顏色毅臊，突出了輪廓特征。（貓的輪廓特征保留下來了黑界，顏色特征暫時消失了）
不同卷積核得到的不同的feature map
當然管嬉，實際處理的時候皂林，可能使用的卷積核可能更加復雜。不過蚯撩，如果真的看一下卷積核的工作方式础倍，一般來說，卷積用來進行特征的提取胎挎，而不是進行圖像的預處理的（或者說沟启，是將圖像針對特征進行壓縮的一個過程）。
主流圖像識別
上面所說的都大半是猜測犹菇，無論如何也應該看一下真實的算法到底是怎么樣的德迹。圖像識別上最有名氣的算法大概就是Inception模型。整個算法的架構大概是這樣的揭芍，深度也是嘆為觀止胳搞。（當前ResNet神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)152層了，計算量相當相當相當可怕）
原始圖像經(jīng)過了深深的流水線之后称杨，最后在Softmax層進行分類肌毅。這個過程中到底發(fā)生了什么事情，圖像在Softmax層變成了什么列另，這個可能是所有人都關心的問題芽腾。本文也想通過長期的研究，能或多或少搞清楚里面的奧秘页衙。這個過程應該是極其艱苦的摊滔，非常困難的。但是對于機器學習的思考卻非常有幫助店乐。
