本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启创作之路。
1 卷积神经网络
一篇很好的关于理解卷积神经网络的博客（博客中的filter助手表示的是卷积核的意思）
一篇关于如何效率搭建CNN的博客
知乎回答：能否对卷积神经网络工作原理做一个直观的解释？
机器视角：长文揭秘图像处理和卷积神经网络架构|该文原文
定义：卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前卷积馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单效率公式元，对于大型图像处理有出色表现卷积公式。 它包括卷积层(conv效率的英文o神经网络lutional layer)和池化层(pooling layer)
1.1 卷积神经网络的结构：
卷积神经网络的结构包括：
- 输入层（input，输入一张全尺寸的黑白或彩色图像）
- 卷积层（神经网络算法三大类filter，对ROI(region of interest架构是什么意思)进行特征提取，一个CNN可以有滑动窗口协议很多的卷卷积积核也可以有很多的卷积层）
- 池化层（pooling，可选，目的是减少上层的输入参数）
- 输出层神经网络控制（也叫全连接层FC，该层可以用来对图像进行分类和识别操作）神经网络算法
下面这张图是CNN的结构图：
人工神经网络和卷积神经网络的对比：
左图：全连接神经网卷积核络（平面），组成：输入层、激活函数、全连接层
右图神经网络控制：卷积神经网络（立体），组成：输入层、卷积层、激活函数、池化层滑动窗口算法、全连接层
在卷积神经网络中有卷积积分一个重要的概念：深度，它是指一幅图像的通道数量，如：RGB图像的深度是3，灰度图像的深度是1等
在卷积神经网络中，有一个非常重要的特性：权值共享： 所谓的权值共享就是说，给一张输入图片，用一个filter去扫这张图，fi神经网络对信息的存储依赖什么lter里面的数就叫权重，这张图每个位置是被同样的fil效率集ter扫的，所以权重是一样的，也就是共享。
注意：特征提滑动窗口的作用取之后，一般使用几个filter助手（卷积核）就架构师工资会得到几个深度为1的feature map
卷积不仅限于对原始卷积神经网络输入的卷积。蓝色方块是在原始输入上进行卷积操作，使用了6个filter得到了6个提取特征图。绿色方块还能对蓝色方块进行卷架构图怎么制作积操作，使用神经网络英文了10个filter得到了10个特征图。每一个filter的深度必须与上一层输入的深度相等。
更加直观理解卷积：
以上图为例：
第一次卷积可以提取出低层次的特征。 第二次卷积可以提取出中层次的特征。 第三次卷积可以提取出高层次的特征。 特征是不断进行提取和压缩的，最终能得到比较高架构图模板层次特征，简言之就是神经网络英文对效率意识方面存在的问题原式特征一步又一步的浓缩，最终得到的特征更可靠。利用最后一层特征卷积公式表大全可以做滑动窗口机制各种任务：比如分类、回归等。
1.2 卷积的计算流程：
左区域的三个大矩阵是原式图像的输入，RGB三个通道用三个矩阵表示，大小为7x7x3。
Filter W0表示1个filter助手，尺寸为3*3，深度为3（三个矩阵）；Filter W1也表示1个f效率ilter助手。因为卷积中我们用了2个filter，因此该卷积层结果的输出深度为2（绿色矩阵有2个）。 Bia神经网络的基本原理s b0是Filter W0的偏置项卷积，B神经网络算法ias b1是Filter W1的偏置项。 OutPut是卷积后的输出，尺寸为3×3，深度为2。
计算过程：
输入是固定的，filter是指定的，因此计算就是如架构图怎么画何得到绿卷积神经网络色矩效率是什么意思阵。
第一步，在输效率公式入矩阵上有一个和filter相同尺寸的滑窗，然后输入矩阵的在滑窗神经网络算法里的部分与filter矩阵对应位置相乘：
第二步，将滑动窗口3个矩阵产生的结果求和，并加上偏置项，即0+2+0+1=3，因此就得到了输出矩阵的左上角的3：
第三步，让每一个filter都执行这样的操作，便可得到第一个元素：
第四步，滑效率的拼音动窗口2个步长，重复之前步骤进行计算
第五步，最终可以得到，在2个filter下，卷积后生成的深度为2的输出结果：
思考：
- 为什么每次神经网络算法三大类滑动是效率高发票查验2个格子卷积云？
滑动卷积的物理意义的步长叫stride记为S。S越小，提取的特征越多，但是S一般不取1，主要考虑时间效率的问题。S也不能太大，否则会漏掉图像上的信息。
- 由效率于f架构师证书ilter的边长大于S，会造成每次移动滑窗后有交集部分，交集部分意味着多次提取特征，尤其表现在图像的中间区域提取次数较多，边缘部分提取次数较少，怎么办？卷积核
一般方法是在图像外围加一圈0，细心的同学可能已经注意到了，在演示案例中已经加上神经网络的基本原理这一圈0了，即+pad 1。 +pad n表示加n圈0.
- 一次卷积后的输出特征图的尺寸是多少呢？
==注意：在一层卷积操作里可以有多个filter，他们是尺寸必须相同。==
1.神经网络预测3 卷积神经网络的组成：
卷积——激活——卷积——激活——池化——……——池化——全连接——分类或回归
1.4 前向传播与反向传播
1.4.1 前向传播
1.4.2 反向传架构图播
1效率意识方面存在的问题.4.3 训练一个CGGNet需要的内神经网络预测存开销
1.2 残差网络(Residual Network)
论文出处：Deep Residual Learning for Image Recognition.pdf
残差网络是由来自Microsoft Research的4位学效率意识方面存在的问题者提出的架构是什么意思卷积神经网络，在2架构图怎么制作015年的ImageNet大规模效率英文翻译视觉识别竞赛（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, I神经网络是什么LSVRC）中获得了图像分类和物体识别的优胜。 残差网络的特点是容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高准确率。其内部的残差块使用了跳跃连接，缓解了在深度神经网络中增加深度带来的梯度消失问题
我们都知道增加网络的宽度和深度可以很好的提高网络的性能，深的网络一般都比浅的的网络效果好，比如说一个深的网络A和一个浅的网络B，那A的滑动窗口的作用性能至少都能跟B一样，为神经网络算法什么呢？因为就算我们把B的网络参数全部迁移到A的前面几层，而A后面的层只是做一个等价的映射，就达到了B网络的一样的卷积积分效果。一个比较好的例子就是VGG，该网络就是在AlexNex的基础上通过增加网络深度大幅度提高了网络性能。
对于原来的网络，如果简单地增加深度，会导致梯度弥散或梯度爆炸。对于该问题的解决方法是正则化初始化和中间的正则卷积核化层（Batch Normalization），这样的话可以训练几十层的网络。
虽然通过上述方法能够训练了，但是又会出现另一个问题，就是退化问题，网络层数增加，但是在训练集上的准确率却饱和甚至下降了。这个不能解释为overfitt效率计算公式ing卷积运算，因为overfit应该表现为在训练集上表现更好才对。退化问题说明了深度网络不能很简单地被很卷积神经网络的工作原理好地优效率英文翻译化。作者通过实验：通过浅层网络等同映射构造深层模型，结果深层模型并没有比浅层网络有等同或更低的错误卷积云率，推断退化问题可能是因为深层的网络并不是那么好训练，也就是求解器很难去利用多层网络拟合同等函数。
1.3 梯效率公式度消失
概念
在神经网络中，当前面隐藏层的学效率集习速率低于后面隐藏层的学习速率，即随着隐藏层数目的增加，分类准确率反而下降了。这种现象叫做消失的梯度问题
梯度消失产神经网络控制生的原因
1.4 梯度爆炸
梯度爆炸是梯度消失卷积公式（梯度弥散）的对立面
1.5 梯度消失和梯度爆炸的解决方案
举个例子，对于一个含有三层隐藏层的简单神经网络来说，当梯度消失发生时，接近于输出层的隐藏层由于其梯度相对正神经网络控制常，所以权值更新时也就相卷积云对正常，但是当越靠近输入层时，由于梯度消失现象，会导致靠近输入层的隐藏层神经网络引擎权值更新缓慢或者更新停滞。这就导致在训练时，只等价于后面几层的效率意识方面存在的问题浅层网络的学习。
==梯度消失和梯度爆炸本质上是一样的，都是因为网络层数神经网络算法太深而引发的神经网络引擎梯度反向传播中的连乘效应。==
解决方神经网络英文案：
- 换用Relu、LeakyRelu、Elu等激活函数
- ResNet残差结构
- BatchNormalization神经网络控制 BN本质上是解决传播过程中的梯度问题
- LSTM结构 LSTM不太容易发生梯度消失，主要原因在于LSTM内部复杂的“门（gates）”，具体看LSTM基本原理解析
- 预训练加finetunning 此方法来自Hi神经网络算法nton在06年发表的论文上，其基本思想是每次训练一层隐藏层节点，将上一层隐藏层的输出作为输入，而本层的输出作为下一层效率的输入，这就是逐架构图怎么制作层预架构图怎么制作训练。 训练完成后，再对整个网络进行“微调卷积神经网络（fine-tunni卷积公式表大全ng）”。 此方法相当于是找全局最优，然后整合起来寻找全局最优，但是现在基本都是直接拿imagenet的预训练模型直接进行finetunning。
- 梯度剪切、效率是什么意思正则
这个方案主要是针对梯度爆炸提出的，其思想是神经网络对信息的存储依赖什么设值一个剪切阈值，效率如果更神经网络分类新梯度时，梯度超过了这个阈值，那么就将其强制限制在这个范围之内。这样可以防止梯度爆炸。 另一种防止梯度爆炸的手段滑动窗口的作用是采用权重正则化，正则化主要是通过对网络权重做正则来限制过拟合，但是根据正则项在损失函数中的形式可以看出，如果发生梯度爆炸，那么权值的范数就会变的非常大，反过来，通过限制正则化项的大小，也可以卷积核在一定程度上限制梯度爆炸的发生。
2 卷积神经网络的实现
下面B站上的一个视神经网络算法频：
视频2：
可以参考一下该博客：卷积神经网络(CNN)详解与代码实现
写在最后
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