深度学习(DL)与卷积神经网络(CNN)学习随笔-05-基于Python的LeNet之CNN

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博文01介绍了CNN的基本结构。博文
02、
03、
04依次介绍了卷积操作、LR模型的建立及实现，MLP模型及实现。这些都是作为实现LeNet的铺垫。因为LeNet的实现就是由它们组成的。

　　

　　今天我们就来讨论一下LeNet的模型建立及实现。

　　先来看一下LeNet的结构图。由图中可得到其结构分别为输入层、s1、c1、s2、c2和输出层。



　　其中，输入层到s1是卷积运算；输入层输入数据batch_size个样本，每个样本是一个 28∗28 的图片，s1层滤波器大小为 5∗5 ，滤波器为20个。
　　经过卷积运算，s1的特征图数目为20个，每个特征图的大小为 (28−5+1)∗(28−5+1)=24∗24 。为什么会是这个样子呢？这就涉及到卷积运算是怎么回事了。卷积运算一个最重要的特点就是可以使原信号特征增强，并且能降低噪音。具体运算过程，请移步这里。
　　
　　当计算完第一组 5∗5 区域后（比如计算的是原数据第一行下标0-4，第一列0-4构成的方阵）， 5∗5 的滤波器整体向右移动步长=1，那么下一次就是计算原数据第一行下标1-5，第一列0-4的方阵。以此类推，原数据第一行28个数据，那么就会向右移动 (28−5+1) 次。因此，最终的结果图大小就是 (28−5+1)∗(28−5+1) 。如何还不太清楚，可以自己手动画一下，画一个4*4的原数据， 2∗2 的滤波器，最终生成的图像大小为 (4−2+1)∗(4−2+1) 。
　　
　　下面我们计算一下s1层需要训练的参数个数：s1生成有20个特征图，每个特征图的滤波器不同，同一个特征图的滤波器相同（这不废话吗）每个特征图含 24∗24 个元素，每个元素的生成是由本图的滤波器与原图像卷积计算得出。本图的滤波器含有 5∗5 个W元素+1个b元素(共 5∗5+1=26 个参数)。那么总的计算就是：共有 20∗(5∗5+1)=520 个参数； 20∗(24∗24)∗(5∗5+1)=299520 个连接。

　　s1层到c1层是下采样层。计算过程就是将s1的输出数据作为c1的输入数据。因此，输入数据为20个 24∗24 的特征图。经过采样大小为 2∗2 感受野的计算后，结果仍然是20个特征图，每个特征图变为了 12∗12 。
　　
　　滤波器的移动是有重叠的。而下采样是无重叠的。采样计算过程如下：结果特征图中的每一个元素对应输入特征图中的 2∗2 元素，将 2∗2 区域元素累加，然后乘以一个可训练参数，再加上一个偏置值，最后通过sigmoid函数计算得到一个数值。然后结果图的下一个元素就是输入图中下一个 2∗2 区域，以此类推。最终原图是 24∗24 的，经过下采样之后，就变成 12∗12 了（就是行和列分别是原来的一半。因此整体就是原来的1/4）。
　　
　　总体就是在特征图数目不变的前提下，将每个特征图进行了类似压缩的操作，这样元素个数大大降低，这就是所谓的下采样。同样我们计算一下c1层需要训练的参数个数：c1仍然生成20个特征图，每个特征图含 12∗12 个元素，每个元素的生成是由原图的 2∗2 区域元素累加，然后乘以1个可训练参数+1个偏置b参数。相当于本图的滤波器含有 1∗1 个W元素+1个b元素(共 1∗1+1=2 个参数)。那么总的计算就是：共有 20∗(1∗1+1)=40 个参数； 20∗(12∗12)∗(2∗2+1)=14400 个连接。。

　　c1到s2是卷积运算；输入是batch_size个样本，每个样本是20个 12∗12 的特征图，s2层是50个滤波器，每个滤波器 5∗5 大小。然后经过卷积运算，生成50个 8∗8 的特征图。【c1与s2的全连接，但尚不清楚是如何计算的，因此未能算出其参数和连接。从其他资料经验看，应该有 20∗50∗(5∗5+1)=26000 个参数； 20∗50∗(8∗8)∗(5∗5+1)=1664000 个连接。】

　　s2层到c3层是下采样层，输入是50个 8∗8 特征图，采用 2∗2 感受野，结果是50个 4∗4 特征图。

　　c3层到输出层经过一个MLP层。输入数据是将c3的4维输出转换为2维矩阵，即把后三维 50∗4∗4 转换为行数据，送入MLP的隐层，激活函数是tanh，输出是batch_size；然后再把结果送入MLP的LR层，经过softmax函数，将结果分为10类。

　　至此，整个模型介绍完毕。经过注释后的代码GitHub下载　　CSDN免费下载，包含2个文件：mlp.py和LeNetConvPoolLayer.py。
　　
　　肯定会有纰漏和错误，欢迎指出，共同进步。

参考目录：
1. 官方教程
2. Deep Learning（深度学习）学习笔记整理系列之（七）

转载来自：http://blog.csdn.net/niuwei22007/article/details/48950347