概要
在图像处理领域,CNN(卷积神经网络)处于绝对统治地位,但对于CNN具体是如何用神经网络实现的,能找到的介绍要么是一大堆数学公式,要么是大段晦涩的文字说明,读起来很是辛苦,想写好一片完整的而且有深度的文章出来非常难,所以本文适合入门的朋友对CNN的学习和了解。
CNN主要思路快速回顾
为了便于大家理解,这里简单回顾一下CNN的主要思路:对于一张M * N像素的图,我们用一个大小为 S * S(如3 * 3)的特征提取器,扫描整个图片,强化图片的重要特征,忽略不重要的细节,得到一个强化了特征的新图:
不断递归上述过程,就可以逐渐从细节特征(如线条、纹理)中提取出高级特征(如器官、物种),最终完成各种图像处理任务。
图解CNN的神经网络实现过程
假设我们有一张3 * 3的图,图中每个像素用一个字母表示:
我们的特征提取器为一个2 * 2的矩阵,矩阵每个元素是一个希腊字母:
用特征提取器处理后的图片为:
其详细工作过程如下:
上述工作过程可以表达为以下等式:
注意上述等式中的bias参数b在4个等式中都是一样的,可以把b理解为特征提取器的一部分,就像权重参数(α, β, γ, δ)是特征提取器的一部分一样。
上述等式更紧凑的写法为:
上述写法可以直接表示为一个神经网络(连接线对应权重α, β, γ, δ):
神经元的激活过程就是权重矩阵和输入矩阵的乘积:
这里有两个要注意的点:
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灰色格子的0,代表不可训练的参数,它们在整个训练过程中始终为0
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剩下可训练的参数中,很多参数取值是保持相同的,这叫做"共享权重"
权重矩阵的每一行,代表了在图片上对特征过滤器的一次应用,其中的0表示这次应用不会覆盖的像素。
假设我们把取值为0的权重也补充到上面的神经网络图中(用灰色的线表示0权重),就可以得到一个经典的、全连接的神经网络图:
去掉颜色和字母,就和熟悉的神经网络示意图一模一样了:
上面,我们用一个2 * 2的特征提取器把一个3 * 3的图变成了一个2 * 2的图,通过zero-padding和一个3 * 3的特征提取器,我们就可以保持图片大小不变:
其工作过程如下:
而如果不应用zero-padding,则我们只能得到一个1 * 1的结果图:
以上就是CNN落地实现为神经网络的过程,欢迎大家阅读,感谢🙏。