卷积神经网络笔记（北京大学tensorflow人工智能实战）

若图片用全连接网络来建立模型，由于参数过多，会造成过拟合，因此先进行特征提取，再通过全连接网络来建立模型。

基本概念

感受野（Receptive Field）：卷积神经网络各输出特征图中的每个像素点，在原始输入图片上映射区域的大小。

例如：一个5*5的矩阵，用一个3*3的矩阵来提取特征，得到一个3*3的矩阵，则它的感受野为3

           一个5*5的矩阵，用一个5*5的矩阵来提取特征，得到一个1*1的矩阵，则它的感受野为5

主要模块

全0填充：目的是为了保证卷积计算中输出特征图上的尺寸不变。

                 TF描述全零填充：用参数padding= 'SAME'            输出特征图片尺寸 = 入长/步长（向上取整）

                                                或padding=‘VALID’表示。         输出特征图片尺寸 = （入长-核长+1）/步长（向上取整） 

  例如：一个5*5的矩阵，步长为1，核长为3*3，用全零填充 ，输出特征图片尺寸为5/1 = 5，即为5*5的图片

                                                                             若不采用全零填充，则输出特征图片尺寸为（5-3+1）/1=3，即为3*3的图片。

   

TensorFlow描述卷积计算层： 

   

    

批标准化（BN ）Batch Normalization（使得输入数据位于**函数的线性区域附近，更具有区分度。其位于卷积层之后，**层之前。）

标准化：使数据符合0均值，1为标准差的分布

批标准化：对一小批数据（batch），做标准化处理。

为了同时满足数据的非线性表达力，引入缩放因子和偏移量。

 

池化（pooling）

池化用于减少特征数据量。最大池化可提取图片纹理，均值池化可保留背景特征。

 

 

舍弃（dropout）：为了缓解神经网络的过拟合