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目录
1.卷积神经网络
2.深层卷积网络实例探究
第一部分 卷积神经网络
1.边缘检测器
原理：利用过滤器，与原图矩阵进行卷积计算，可实现垂直/水平边缘检测。
卷积运算：逐元素相乘，然后相加
解释：
检测器能区别明到暗和暗到明：
水平检测器：
检测器中的值不一定是定值：
2.卷积的操作：Padding&步长
Padding:
如果我们有一个n×n的图像，用f×f的过滤器做卷积，那么输出的维度就是(n−f+1)×(n−f+1)。
缺点：1、每次做卷积操作后图像会缩小；2、处于边缘的像素点在输出中采用较少，意味着丢失图像边缘位置的信息。
padding：为了解决这些问题，你可以在卷积操作之前填充这幅图像，你可以沿着图像边缘再填充一层像素。
在这个案例中，p=1，因为我们在周围都填充了一个像素点，输出也就变成了(n+2p−f+ 1) × (n+2p−f+ 1)，所以就变成了(6+2×1−3+1) × (6+2×1−3+1) = 6×6，和输入的图像一样大。
Valid卷积：不填充。
Same卷积：输出大小和输入一样。
卷积步长：
指的是过滤器每次移动时跨的格子。
输出大小为：( (n+2p−f)/s+1 ) × ( (n+2p−f)/s+1 )
3.三维卷积
针对彩色图片的三维矩阵，采用同通道的三维过滤器进行卷积运算，得到的仍然是二维矩阵。
考虑到一个过滤器只能探测图片的一个特征，因此采用多个过滤器，将得到的多个二维矩阵堆叠起来，得到一个三维体。
4.单层卷积网络——卷积层
卷积层：过滤器卷积运算+增加偏差+非线性函数，重复多次，矩阵堆叠
参数数量：每个过滤器参数(333=)27,加上一个b参数，28个，乘以过滤器数量
参数表示：
5.简单卷积网络示例
示例结构：卷积层+卷积层+卷积层+平滑展开+logistic/softmax回归单元
典型卷积网络：卷积层(CONV)+池化层(POOL)+全连接层(FC)
6.池化层
池化层用来缩减模型大小，提高计算速度。
最大池化：输出区域内最大元素
平均池化：输出区域内平均值
池化的超参：过滤器大小f和步幅s，以及padding参数p
7.卷积神经网络示例
卷积两种分类：1.一个卷积层和一个池化层作为一层(采用，池化层没有参数，只有超参) 2.卷积层和池化层各自作为一层
示例卷积网络结构：CONV-POOL-CONV-POOL-FC-FC-Softmax
注意点：
8.为什么使用卷积？
卷积能够减少参数，防止过拟合。
减参原因：参数共享+稀疏连接
参数共享：
稀疏连接：
第二部分 深度卷积网络实列探究
1.经典网络
LeNet-5网络：
AlexNet网络：
AlexNet采用了ReLu激活函数
VGG-16网络：
卷积层过滤器：f=3,s=1,same卷积
池化层过滤器：f=2,s=2
2.残差网络
跳跃连接：
残差块：
a[l+2]=g(z[l+2]+a[l])，加上了a[l]构成了一个残差块。
残差网络：
残差网络由一系列残差块堆积而成。
残差起作用的原因：
残差网络比较容易学习恒等式，能确定网络性能不受影响，甚至可以提高效率。
3.1by1卷积
过滤器大小为：1by1
应用：
4.谷歌Inception网络
特点：
Inception层的作用就是代替人工来确定卷积层中的过滤器类型，以及确定是否需要创建池化层。
Inception层：
Inception模块的输入是28-28-192，输出是28-28-256。
为了匹配维度，最大池化使用padding。
Inception的计算成本：
以5-5的CONV为例
乘法次数: 5 5 192 28 28 32=120M
采用1by1卷积作为瓶颈层(中间层)，此时乘法次数为12.4M，计算成本下降到1/10。
Inception网络：
其中，池化后通过1by1卷积压缩通道。
Inception网络将Inception模块组合在一起：
其中，编号6和7是额外的最大池化层，用来修改高和宽的维度。
其中，网络的最后几层为全连接层，之后接一个softamax层做预测。
编号2和4对应的分支也是用来做预测。
5.迁移学习
含义：
迁移学习是把公共的数据集的知识迁移到自己的问题上。
以三分类问题为例：
如果数据集很小，可以只softmax层参数，冻结前面所有层。
如果数据集更大点，冻结更少的层。
如果有大量数据，可以把权重初始化，训练整个网络。
规律：数据越来越多，需要冻结的层越少，需要训练的层越多。