探析卷积神经网络的应用

2025-09-29 理论教育版权反馈

【摘要】：卷积神经网络是对BP神经网络的改进，与BP一样，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置，CNN与普通神经网络的区别在于，CNN包含了一个由卷积层和子采样层（池化层）构成的特征抽取器。卷积核一般以随机小数矩阵的形式初始化，在网络的训练过程中卷积核将学习得到合理的权值。图7-5卷积神经网络一种典型的CNN网络，主要由输入层、卷积层、LERU层、池化层、全连接层以及输出层共六部分组成，如图7-5所示。

卷积神经网络（convolutional neural networks，CNN）是对BP神经网络的改进，与BP一样，都采用了前向传播计算输出值，反向传播调整权重和偏置，CNN与普通神经网络的区别在于，CNN包含了一个由卷积层和子采样层（池化层）构成的特征抽取器。CNN相邻层之间的神经单元也并不是全连接，而是部分连接，某个神经单元的感知区域来自于上层的部分神经单元，而不是像BP那样与所有的上层神经单元相连接。

在CNN的一个卷积层中，通常包含若干个特征平面（feature map），每个特征平面由一些矩形排列的神经元组成，同一特征平面的神经元共享权值，这里共享的权值就是卷积核。卷积核一般以随机小数矩阵的形式初始化，在网络的训练过程中卷积核将学习得到合理的权值。

共享权值（卷积核）带来的直接好处是减少网络各层之间的连接，同时又降低了过拟合的风险。子采样也叫做池化（pooling），通常有均值子采样（mean pooling）和最大值子采样（max pooling）两种形式。子采样（池化）可以看作一种特殊的卷积过程。卷积和子采样大大简化了模型复杂度，减少了模型的参数，提高了模型的泛化能力。

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图7-5　卷积神经网络

一种典型的CNN网络，主要由输入层、卷积层、LERU层、池化层、全连接层以及输出层共六部分组成，如图7-5所示。卷积层是CNN的核心结构，通过局部感知和参数共享两个原理，实现了对高维输入数据降维处理，并且能够自动提取原始数据的优秀特征。激活层的作用与传统DNN网络的激活层一样，把上一层的线性输出，通过非线性的激活函数进行处理，既可以采用传统的sigmoid激活函数，也可以采用单侧抑制的ReLU激活函数。在深度学习领域，ReLU的单侧抑制激活函数普遍比传统的sigmoid函数效果更好。池化层也称为子采样层或下采样层，是CNN网络的另一个核心结构层。通过对输入数据的各个维度进行空间的采样，可以进一步降低数据规模，并且对输入数据具有线性转换的不变形，增强网络的泛化能力。全连接层等价于传统的多层感知机MLP，经过前面的卷积层和池化层的反复处理后，一方面，输入数据的维度已经下降至可以直接采用前馈网络来处理；另一方面，全连接层的输入特征是经过反复提炼的结果，因此比直接用原始数据作为输入所取得的效果更好。(https://www.chuimin.cn)

局部感受野是卷积核窗口在上一层图像上的映射，为了降低参数的维度以及防止过拟合出现，CNN中神经元并不是对上一层图像的全局进行感知，而是每个神经元只对卷积核窗口大小的局部区域进行感知，然后在更高层将局部的信息综合起来得到全局的信息。

CNN中每一层由多个特征图（map）组成，每个map由多个神经单元组成，同一个map所有的神经单元共用一个卷积核（即权重），卷积核跟上一层图像卷积往往得到图像的一个特征，权值共享策略减少了需要训练的参数，使得训练出来的模型的泛化能力更强。权值共享也实现了特征与位置的无关性，图像的一部分的统计特性与其他部分是一样的。意味着在这一部分学习的特征也能用在另一部分上，所以对于这个图像上的所有位置，都能使用同样的学习特征。每个卷积都代表了一种特征提取方式，就像一个筛子，将图像中符合条件（激活值越大越符合条件）的部分筛选出来。局部感受野其实是一个滤波的过程，也是一个对图像降维的过程。

一个卷积核代表了对图像上一个隐含特征的提取，为了充分理解和表达图像，需要使用多个卷积核，比如32个卷积核，可以提取并学习到32种图像的隐含特征。每个卷积核跟图像卷积后，生成另一幅图像，即特征图（feature map）。对输入图像的第一个卷积层，包含N个特征图像，不同特征图像是使用不同卷积核与原图像卷积的结果，每个卷积核代表了一种特征提取方式。

池化是对特征向量的下采样，进一步降低了特征的维度，减少了计算量，并且使训练不容易出现过拟合现象。池化也是一种滤波。

CNN的训练遵循“前向传输，逐层波浪式的传递输出值；逆向反馈，反向逐层调整权重和偏置”的规则，所不同的是，传统神经网络训练的目的是为了获取神经元间传递的权重和偏置，CNN训练的目的是为了获取神经元间卷积核的形式和偏置，即CNN中卷积层的权重更新过程本质是卷积核的更新过程。

探析卷积神经网络的应用

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