卷积神经网络CNN学习笔记

CNN是一种前馈神经网络，常用来进行大型图像处理。本质是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，对传统神经网络做了改进。
具有局部感知、全局共享、平移不变三个优势。

典型结构由五层组成：
数据输入层（INPUT)
卷积计算层（CONV）
**层（RELU）
池化层(POLL)
全连接层（FC）

数据输入层
常用处理方式
去均值（将数据中心化为0）
归一化（减少各维度差异带来的干扰）
去相关（目的是消除或弱化图像波动的相关性）
白化（让各维数据贴近原点）
主成分降维（PCA)

ReLU函数特点：收敛快，求梯度简单

池化层：用于压缩数据和参数量，减少过拟合
常用方法有：最大池化、平均池化

全连接层
两层之间所有神经元都有权重连接
通常全连接层在卷积神经网络尾部

优点
1）共享卷积核，优化计算量
2）无需手动选取特征，训练好权重，即得特征
3）深层次的网络抽取图像信息丰富，表达效果好

缺点
1）需要调参，需要大量样本和GPU等硬件资源
2）物理定义不明确

训练技巧
权重初始化
1）全0初始化->效果差
2）高斯分布初始化 ->效果稍好
3）Xavier初始化（考虑输入、输出维度）->效果好

学习率和批样本大小（batch-size)
1）loss曲线抖动厉害，检查批大小是否太小
2）loss下降比较快，下降一阵后不动，检查批大小是否过大

常用**函数

常见的几种CNN网络
LeNet5

AlexNet

VGG16

RCNN(Region-based CNN)

Fast RCNN

SDD