CS231n lecture 5 Convolutional Neural Networks(CNN)

ConvNet Layers

卷积神经网络将输入的原始图像像素逐层转换为最终的 class scores。 我们采用以下几个主要的 layers 来构建卷积网络框架。 Convolutional Layer, Pooling Layer, and Fully-Connected Layer We will stack these layers to form a full ConvNet architecture.



上图啦，这就是一个CNN网络的一个例子图。假设输入第一层红色代表一个图像 32x32x3, 最终输出为1x1x10，因为在卷积网络结构的最后将会把一个图像转换为一个 class scores 的向量。



下面我们具体讨论一下每个独立的 layer。

(1) Convolutional layer

卷积层的参数由一组可学习的滤波器构成。例如，经典的滤波器为 5x5x3， 第三维深度要和图像的深度保持一致，这里指的的RGB三色通道。所谓的卷积计算就是将滤波器沿着输入图像滑动，并进行点乘运算，最终我们将会获得一个二维的 activation map。

brain view：如果我们按照神经元的角度来看，那么每一次输出的 3D volume 中的每一个值都是一个 neuron.

Local Connectivity：这是是啥意思呢，就是说如果像普通的神经网络那样每一层都做全连接是不切实际的，因为图像的维数太高了。于是我们就只和前一层的一部分连接。这一部分指的就是 receptive field 也就是滤波器的大小。 但是请注意，我们的 local 仅限于宽度和高度，深度还是按照之前相同的深度。

Spatial arrangement：有三个超参数控制 output volume 的大小。The depth, stride and zero-padding.

depth: output volume 的深度是一个超参数，它取决于滤波器的数量。

stride: 指的是我们在图像上移动的步长是多少。stride 越大，将会导致 output volume 的宽度和高度变小。

zero-padding：做这个的目的一般是为了控制 output volume 的大小，很多时候是为了保持卷积后的 volume 的大小和原始输入一样大。（不包括深度）。

计算输出大小的公式为：

(W−F+2P)/S+1

w指输入图像的大小，F指卷积的滤波器的大小，P指padding的大小，S指步长stride。

笔记中有Numpy关于CONV layer的代码。

(2) Pooling layer

下面是上图浅显易懂的 max pooling.



现在可以用 large stride 去替代 pooling layer, 并且发现 discard pooling layer 对于训练一个好的生成模型很重要。

(3) Normalization Layer

这个已经失宠了，因为它的贡献太小啦。

(4) Fully-connected layer

Neurons in a fully connected layer have full connections to all activations in the previous layer, as seen in regular Neural Networks.

(5) Converting FC layers to CONV layers

FC和CONV层之间的唯一区别在于，CONV层中的神经元仅连接到输入中的局部区域，并且CONV中的许多神经元共享参数。 然而，在这两种 Layers中 神经元都是计算点积，所以它们的功能形式是相同的。 因此，可以在FC和CONV层之间进行转换。

传统的 FC 的原理是：每一层的神经元都与前一层的所有神经元连接。其实呢，任何的 FC 都可以被转换为 CONV layer. 举个例子，一个 FC layer 最后需要输出 4069 个 class scores， 前一层的神经元为 7x7x512. 这个可以由 CONV 等价的表示，其参数为：F=7,P=0,S=1,K=4096. 也就是说我们用 4069 个 7x7x512 的滤波器做卷积便可以得到 1x1x4069 的结果。也就是说我们用与输入神经元相同大小的滤波器，这样就可以得到与 FC 相同的结果。

ConvNet Architectures

layer pattern:

常用的卷积网络结构是由 a few CONV-RELU layers, follows them with POOL layers, and repeats this pattern until the image has been merged spatially to a small size。最后一层是 FC layer，一般就是输出的 class scores。

Prefer a stack of small filter CONV to one large receptive field CONV layer. 使用3个 3x3 的conv layers 可以达到 1个 7x7 conv layer 相同的 receptive field. 但是我们鼓励用多个小的滤波器，优点有：1，三层卷积，每层后都跟有非线性操作，这样处理过后的数据非线性化更强，能够表达更加powerful的特征。2，包含所需的parameters更少。

Layer Sizing Patterns

刚才呢我们省略了每一层所需的超参数部分，那么现在我们就来讨论一下吧~

input layer

这个里面包含图像，并且可以被2整出多次。

Common numbers include 32 (e.g. CIFAR-10), 64, 96 (e.g. STL-10), or 224 (e.g. common ImageNet ConvNets), 384, and 512.

conv layers

卷积滤波器应该选小一些的 3x3 或者 5x5 的，使用步长为1，更关键的是要使用padding,使得卷积过后的size和输入石保持一致。 P=(F−1)/2 这是计算padding的公式。 如果你非要用大的滤波器，比如 7x7， 一般都是把它放在最前面的卷积层。

pool layers

它的主要作用是降维，一般的参数设置为：2x2 filter with stride 2，max polling. 很少用大的filter，因为这样会导致lossy太严重，得到很差的效果。

笔记底下还记录了一些常见的问题。就不一一列举了。