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1. 卷积神经网络简介
卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)，是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。卷积神经网络是受生物学上感受野（Receptive Field）的机制而提出的。卷积神经网络专门用来处理具有类似网格结构的数据的神经网络。例如，时间序列数据（可以认为是在时间轴上有规律地采样形成的一维网格）和图像数据（可以看作是二维的像素网格）。
2. 卷积神经网络原理
典型的CNN由卷积层、池化层、全连接层3个部分构成：
- 卷积层：负责提取图像中的局部特征；
- 池化层：大幅降低参数量级（降维）；
- 全连接层：类似传统神经网络的部分，用来输出想要的结果。
2.1 卷积层（convolutional layer）
卷积可以理解为使用一个过滤器（卷积核）来过滤图像的各个小区域，从而得到这些小区域的特征值。
在具体应用中，往往有多个卷积核，可以认为「每个卷积核代表了一种图像模式」，如果某个图像块与此卷积核卷积出的值大，则认为此图像块十分接近于此卷积核。如果我们设计了 6 个卷积核，可以理解：我们认为这个图像上有 6 种底层纹理模式，也就是我们用 6 种基础模式就能描绘出一副图像。
卷积层通过卷积核的过滤提取出图片中局部的特征，与人类视觉的特征提取类似。
2.2 池化层（pooling layer）
池化层简单说就是下采样，他可以大大降低数据的维度。需要池化层的原因：即使做完了卷积，图像仍然很大（因为卷积核通常比较小），所以为了降低数据维度，就进行下采样。池化层函数实际上是一个统计函数，例如最大池化、平均池化、累加池化等。
那么池化层函数会不会对图像数据产生副作用呢？答案是：一般不会。
关于池化层，有一个局部线性变换的不变性（invariant）理论：如果输入数据的局部进行了线性变换操作（如平移或旋转等），那么经过池化操作后，输出的结果并不会发生变化。局部平移“不变性”特别有用，尤其是我们关心某个特征是否出现，而不关心它出现的位置时（例如，在模式识别场景中，当我们检测人脸时，我们只关心图像中是否具备人脸的特征，而并不关心人脸是在图像的左上角和右下角）。
为什么池化层可以降低过拟合的概率呢？因为池化函数使得模型更关注偏全局的特征（而非局部），所以可以尽量避免让模型专注于图像的一些特化细节（例如让模型更关注一张人脸，而不是他眼睛的大小）。
总结：池化层相比卷积层可以更有效的降低数据维度，这么做不但可以大大减少运算量，还可以有效的避免过拟合。
2.3 全连接层（fully-connected layer）
经过卷积层和池化层处理过的数据输入到全连接层，得到最终想要的结果。经过卷积层和池化层降维过的数据，全连接层才能”跑得动”，不然数据量太大，计算成本高，效率低下。“全连接”意味着，前层网络中的所有神经元都与下一层的所有神经元连接。
全连接层设计目的在于：它将前面各个层学习到的“分布式特征表示”映射到“样本标记空间”，然后利用损失函数来调控学习过程，最后给出对象的分类预测。
虽然池化层看似是整个网络结构中最不起眼的一步，但是由于其对所有的参数进行“连接”，其会造成大量的冗余参数，不良的设计会导致在全连接层极易出现「过拟合」的现象，对此，可以使用 Dropout 方法来缓解；同时其极高的参数量会导致性能的降低，对此，颜水成博士团队曾发表论文 Network in Network（NIN），提出使用全局均值池化策略（Global Average Pooling，GAP）取代全连接层。
3. 卷积神经网络特点
优点
（1）共享卷积核，对高维数据处理无压力
（2）无需手动选取特征，训练好权重，即得特征分类效果好
缺点
（1）需要调参，需要大样本量，训练最好要GPU
（2）物理含义不明确（也就说，我们并不知道每个卷积层到底提取到的是什么特征，而且神经网络本身就是一种难以解释的“黑箱模型”）
4. 卷积神经网络的常见网络结构及框架
4.1 网络结构
- LeNet，这是最早用于数字识别的CNN。
- AlexNet，2012 ILSVRC比赛远超第2名的CNN，比LeNet更深，用多层小卷积层叠加替换单大卷积层。
- ZF Net，2013 ILSVRC比赛冠军。
- GoogLeNet，2014 ILSVRC比赛冠军。
- VGGNet，2014 ILSVRC比赛中的模型，图像识别略差于GoogLeNet，但是在很多图像转化学习问题(比如object detection)上效果奇好。
4.2 框架
（1）Caffe
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源于Berkeley的主流CV工具包，支持C++,python,matlab
-
Model Zoo中有大量预训练好的模型供使用
（2）PyTorch
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Facebook用的卷积神经网络工具包
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通过时域卷积的本地接口，使用非常直观
-
定义新网络层简单
（3）TensorFlow
-
Google的深度学习框架
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TensorBoard可视化很方便
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数据和模型并行化好，速度快
5. 卷积神经网络的Python应用
下面以TensorFlow框架为例，说明Python中CNN的应用。TensorFlow中CNN的相关函数有卷积函数和池化函数。
5.1 卷积函数
卷积函数定义在tensorflow/python/ops下的nn_impl.py和nn_ops.py文件中。
它包括了很多类型的卷积函数：
tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)
tf.nn.depthwise_conv2d(input, filter, strides, padding, name=None)
tf.nn.separable_conv2d(input, depthwise_filter, pointwise_filter, strides, padding, name=None)
……
在这里，我们只对平时用的比较多的二维卷积进行介绍。其他函数的使用方法跟二维卷积是一样的。
tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)
参数说明：
input：需要做卷积的输入数据。注意：这是一个4维的张量（[batch, in_height, in_width, in_channels]）。对于图像数据来说，batch是这一批样本的个数，in_height和in_width是图像的尺寸，in_channels是图像的通道数，而且要求图像的类型为float32或float64。因此，我们在对图像进行处理的时候，首先要把图像转换成这种特定的类型。
filter：卷积核。这也是一个4维的张量（[filter_height, filter_width, in_channels, out_channels]）。filter_height,和filter_width是图像的尺寸，in_channels,是输入的通道数，out_channels是输出的通道数。
strides：图像每一维的步长。是一个一维向量，长度为4。
padding：定义元素边框与元素内容之间的空间。这里只能选择"SAME"或"VALID"，这个值决定了不同的卷积方式。当它为"SAME"时，表示边缘填充，适用于全尺寸操作；当它为"VALID"时，表示边缘不填充。
use_cudnn_on_gpu：bool类型，是否使用cudnn加速。
name：该操作的名称。
返回值：返回一个张量（tensor），即特征图（feature map）。
测试代码如下：
#卷积函数
import tensorflow as tf
import numpy as np
# tf.nn.conv2d(input, filter, strides, padding, use_cudnn_on_gpu=None, name=None)
input_data = tf.Variable(np.random.rand(10, 9, 9, 4), dtype=np.float32)
filter_data = tf.Variable(np.random.rand(3, 3, 4, 2), dtype=np.float32)
# y = tf.nn.conv2d(input_data, filter_data, strides=[1,1,1,1], padding = 'SAME')
y = tf.nn.conv2d(input_data, filter_data, strides=[1,1,1,1], padding = 'VALID')
print(input_data)
print(y)
5.2 池化函数
池化函数定义在tensorflow/python/ops下的nn.py和gen_nn_ops.py文件中。
我们用的比较多的是下面这两个池化函数：
-
最大池化：tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)
-
平均池化：tf.nn.avg_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)
这里所需要指定的输入参数，跟我们之前介绍的二维卷积函数是一样的：
value：需要池化的输入。一般池化层接在卷积层后面，所以输入通常是conv2d所输出的feature map，依然是4维的张量（[batch, height, width, channels]）。
ksize：池化窗口的大小。由于一般不在batch和channel上做池化，所以ksize一般是[1,height, width,1]。
strides：图像每一维的步长。是一个一维向量，长度为4。
padding：和卷积函数中padding含义一样。
name：该操作的名称。
返回值：返回一个张量（tensor）。
测试代码如下：
#池化函数
import tensorflow as tf
import numpy as np
input_data = tf.Variable(np.random.rand(10, 6, 6, 4), dtype=np.float32)
filter_data = tf.Variable(np.random.rand(2, 2, 4, 2), dtype=np.float32)
y = tf.nn.conv2d(input_data, filter_data, strides=[1,1,1,1], padding = 'SAME')
# 最大池化
# tf.nn.max_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)
output = tf.nn.max_pool(value=y,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1], padding='SAME')
# 平均池化
# tf.nn.avg_pool(value, ksize, strides, padding, name=None)
# output = tf.nn.avg_pool(value=y,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1], padding='SAME')
print('conv:',y)
print('pool_padding_valid:',output)