近日，Dishashree Gupta 在 AnalyTIcsvidhya 上發(fā)表了一篇題為《Architecture of ConvoluTIonal Neural Networks (CNNs) demysTIfied》的文章，對用于圖像識別和分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)作了深度揭秘；作者在文中還作了通盤演示，期望對 CNN 的工作機(jī)制有一個(gè)深入的剖析。
 

先坦白地說，有一段時(shí)間我無法真正理解深度學(xué)習(xí)。我查看相關(guān)研究論文和文章，感覺深度學(xué)習(xí)異常復(fù)雜。我嘗試去理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其變體，但依然感到困難。

接著有一天，我決定一步一步，從基礎(chǔ)開始。我把技術(shù)操作的步驟分解開來，并手動執(zhí)行這些步驟（和計(jì)算），直到我理解它們?nèi)绾喂ぷ?。這相當(dāng)費(fèi)時(shí)，且令人緊張，但是結(jié)果非凡。

現(xiàn)在，我不僅對深度學(xué)習(xí)有了全面的理解，還在此基礎(chǔ)上有了好想法，因?yàn)槲业幕A(chǔ)很扎實(shí)。隨意地應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一回事，理解它是什么以及背后的發(fā)生機(jī)制是另外一回事。

今天，我將與你共享我的心得，展示我如何上手卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并最終弄明白了它。我將做一個(gè)通盤的展示，從而使你對 CNN 的工作機(jī)制有一個(gè)深入的了解。

在本文中，我將會討論 CNN 背后的架構(gòu)，其設(shè)計(jì)初衷在于解決圖像識別和分類問題。同時(shí)我也會假設(shè)你對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)有了初步了解。

人類大腦是一非常強(qiáng)大的機(jī)器，每秒內(nèi)能看（捕捉）多張圖，并在意識不到的情況下就完成了對這些圖的處理。但機(jī)器并非如此。機(jī)器處理圖像的第一步是理解，理解如何表達(dá)一張圖像，進(jìn)而讀取圖片。

簡單來說，每個(gè)圖像都是一系列特定排序的圖點(diǎn)（像素）。如果你改變像素的順序或顏色，圖像也隨之改變。舉個(gè)例子，存儲并讀取一張上面寫著數(shù)字 4 的圖像。

基本上，機(jī)器會把圖像打碎成像素矩陣，存儲每個(gè)表示位置像素的顏色碼。在下圖的表示中，數(shù)值 1 是白色，256 是最深的綠色（為了簡化，我們示例限制到了一種顏色）。

一旦你以這種格式存儲完圖像信息，下一步就是讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理解這種排序與模式。

表征像素的數(shù)值是以特定的方式排序的。

假設(shè)我們嘗試使用全連接網(wǎng)絡(luò)識別圖像，該如何做？

全連接網(wǎng)絡(luò)可以通過平化它，把圖像當(dāng)作一個(gè)數(shù)組，并把像素值當(dāng)作預(yù)測圖像中數(shù)值的特征。明確地說，讓網(wǎng)絡(luò)理解理解下面圖中發(fā)生了什么，非常的艱難。

即使人類也很難理解上圖中表達(dá)的含義是數(shù)字 4。我們完全丟失了像素的空間排列。

我們能做什么呢？可以嘗試從原圖像中提取特征，從而保留空間排列。

案例 1

這里我們使用一個(gè)權(quán)重乘以初始像素值。

現(xiàn)在裸眼識別出這是「4」就變得更簡單了。但把它交給全連接網(wǎng)絡(luò)之前，還需要平整化（flatten) 它，要讓我們能夠保留圖像的空間排列。

案例 2

現(xiàn)在我們可以看到，把圖像平整化完全破壞了它的排列。我們需要想出一種方式在沒有平整化的情況下把圖片饋送給網(wǎng)絡(luò)，并且還要保留空間排列特征，也就是需要饋送像素值的 2D/3D 排列。

我們可以嘗試一次采用圖像的兩個(gè)像素值，而非一個(gè)。這能給網(wǎng)絡(luò)很好的洞見，觀察鄰近像素的特征。既然一次采用兩個(gè)像素，那也就需要一次采用兩個(gè)權(quán)重值了。

希望你能注意到圖像從之前的 4 列數(shù)值變成了 3 列。因?yàn)槲覀儸F(xiàn)在一次移用兩個(gè)像素（在每次移動中像素被共享），圖像變的更小了。雖然圖像變小了，我們?nèi)阅茉诤艽蟪潭壬侠斫膺@是「4」。而且，要意識到的一個(gè)重點(diǎn)是，我們采用的是兩個(gè)連貫的水平像素，因此只會考慮水平的排列。

這是我們從圖像中提取特征的一種方式。我們可以看到左邊和中間部分，但右邊部分看起來不那么清楚。主要是因?yàn)閮蓚€(gè)問題：

1. 圖片角落左邊和右邊是權(quán)重相乘一次得到的。
2. 左邊仍舊保留，因?yàn)闄?quán)重值高；右邊因?yàn)槁缘偷臋?quán)重，有些丟失。

現(xiàn)在我們有兩個(gè)問題，需要兩個(gè)解決方案。

案例 3