卷积神经网络实例

  • 经典卷积网络
  • LeNet-5，1980年代的。
  • AlexNet
  • VGG-16
  • 残差网络
  • 1*1卷积
  • Inception网络


经典卷积网络

LeNet-5，1980年代的。

该网络可以识别图片中的手写数字，是针对灰度图像训练的

AlexNet

首先使用一张2272273的图片做输入，第一层使用96个1111的过滤器，步长s为4，得到555596的输出，然后用33的过滤器，步长为2，进行最大池化操作，输出卷积层尺寸为272796，接着在使用55的过滤器，padding之后，输出的结果是2727256，然后在进行最大池化，33的过滤器，步长为2，得到1313256的输出，在进行padding操作，在进行池化，循环往复，最后得到一个66256的尺寸输出，将其展开得到一个包含9216数的向量，然后是一些全连接层，最后是一个softmax函数。

神经网络应用实例图 神经网络经典实例_神经网络

VGG-16

假设输入2242243的图片，使用64个33的过滤器，步长为1，进行两次卷积操作，输出结果是22422464.，然后池化层，将图像缩小到了11211264.然后又是128个过滤器，进行两次卷积操作得到112112128尺寸的输出，接着是池化层得到56 56128,接着用256个过滤器进行三次卷积操作，得到5656*256的输出。循环往复，最后得到的输出如下：

神经网络应用实例图 神经网络经典实例_深度学习_02

残差网络

  • ResNet是由残差块构成的。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
  • 残差块：如下图所示，是一个两层神经网络，在第l层进行激活，得到a（l+1）再次进行激活，最后得到a（l+2）。

    然后有时a【l】还会直接跳到第l+2层进行计算，于是便得到了a【l+2】=g【z【l+2】+a【l】】。这种连接方式，称为跳远连接（skip connection），或简称为捷径（short cut），这就构成了残差块。

    最后形成的残差网络就是使用很多的残差块在普通神经网络中，如下所示，会有一些a【l】进行跳跃到后边的神经网络层中进行运算。下图中共有5个残差块。

1*1卷积

假设使用下图所示11的过滤器，里边的数字是2，相当于对输入66的矩阵乘以数字2，很明显用处不大。

神经网络应用实例图 神经网络经典实例_pytorch_03


如果是一张6632的图片，使用1*1的过滤器进行卷积效果更好。相当于给32个信道应用了全连接。

神经网络应用实例图 神经网络经典实例_神经网络应用实例图_04

Inception网络

inception模块的作用是代替人工来确定卷积层中的过滤器类型。或者确定是否需要创建卷积层或池化层。