卷积笔记

港控/mmm° 2023-05-30 13:57 1阅读 0赞

## 常见的视觉任务 ##

图像分类  
目标检测  
语义分割、实例分割（车道线识别）  
场景文字识别  
图像生成 GAN(对抗神经网络)  
人体关键点检测 姿态识别  
视频分类  
度量学习

单个神经元  
线性运算 非线性运算  
为要什么要用CNN  
全连接神经网络： 维度灾难  
内存、计算量巨大，训练困难

CNN网络整体结构

卷积运算

一维卷积运算  
卷积是两个信号之间的运算  
卷积运算的本质：卷积核从左向右滑过的信号  
卷积有三种方式：  
valid:卷积核完全在信号内  
same 卷积核中心在信号内  
padding:不够的位置补0  
full卷积核边沿在信号内

卷积通常用于图片的计算  
图片在计算机底层就是一个矩阵  
矩阵中的每个元素都是0~255的数

待卷积信号 X 过滤器 = 过滤图

多通道卷积神经网络

堆叠卷积作用：  
抽取不一样的特征

卷积时的一些参数  
输入大小为：W1 X H1 X D1  
需要指定的超参数，filter个数（K）,filter大小（F）,步长（S）,边界填充§

输出： W 2 = ( W 1 − F + 2 P ) / S + 1 W\_2 = (W\_1 - F + 2P)/S + 1 W2=(W1−F\+2P)/S\+1

池化层pooling

downsample 下采样：浓缩到最感兴趣的事物上  
通常池化操作时不重叠的  
\-即size == stride 一个就是一个，（一般情况下）  
作用把面积做小

Average Pooling  
Max pooling 无脑取最大 最强信号代表区域整体信号

卷积就是线性元素。relu非线性运算。

CNN抽取特征，把特征扔到另一个网络fc  
所谓两段，是正向和反向传播

## 多分类问题 ##

指数运算

*  指数函数  
     e x e^x ex
 *  激活函数-Softmax  
    将任意实数的K维向量Z，压缩到另一个K维向量 σ \\sigma σ（Z）,使得每一个元素的范围都是在（0-1）之间，并且所有元素之和为1

S i = e i Σ 1 j e j S\_i = \\frac\{e^i\}\{\\Sigma\_\{1\}^\{j\}\{e^j\}\} Si=Σ1jejei

*  One hot 独热编码  
    数组的长度就是类别的数量  
    每个数组的只有某一位是11，其他位都是0  
    每个数组都是唯一标识的类别
 *  损失函数（交叉熵损失函数）  
     L ( y , y ^ ) = − Σ c = 1 C y c l n y c ^ L(y,\\hat\{y\}) = -\\Sigma\_\{c=1\}^\{C\}\{y\_cln\\hat\{y\_c\}\} L(y,y^)=−Σc=1Cyclnyc^  
     y ^ \\hat\{y\} y^为实际预测的值

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