卷积层、池化层----参数1

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1.边界检测示例

假如你有一张如下的图像，你想让计算机搞清楚图像上有什么物体，你可以做的事情是检测图像的垂直边缘和水平边缘。 

如下是一个6*6的灰度图像，构造一个3*3的矩阵，在卷积神经网络中通常称之为filter，对这个6*6的图像进行卷积运算，以左上角的-5计算为例 
3*1+0*0+1*-1+1*1+5*0+8*-1+2*1+7*0+2*-1 = -5 
其它的以此类推，让过滤器在图像上逐步滑动，对整个图像进行卷积计算得到一幅4*4的图像。 

为什么这种卷积计算可以得到图像的边缘，下图0表示图像暗色区域，10为图像比较亮的区域，同样用一个3*3过滤器，对图像进行卷积，得到的图像中间亮，两边暗，亮色区域就对应图像边缘。 

通过以下的水平过滤器和垂直过滤器，可以实现图像水平和垂直边缘检测。 

以下列出了一些常用的过滤器，对于不同的过滤器也有着不同的争论，在卷积神经网络中把这些过滤器当成我们要学习的参数，卷积神经网络训练的目标就是去理解过滤器的参数。 

2. padding

在上部分中，通过一个3*3的过滤器来对6*6的图像进行卷积，得到了一幅4*4的图像，假设输出图像大小为n*n与过滤器大小为f*f，输出图像大小则为(n−f+1)∗(n−f+1)(n−f+1)∗(n−f+1)。 
这样做卷积运算的缺点是，卷积图像的大小会不断缩小，另外图像的左上角的元素只被一个输出所使用，所以在图像边缘的像素在输出中采用较少，也就意味着你丢掉了很多图像边缘的信息，为了解决这两个问题，就引入了padding操作，也就是在图像卷积操作之前，沿着图像边缘用0进行图像填充。对于3*3的过滤器，我们填充宽度为1时，就可以保证输出图像和输入图像一样大。 

padding的两种模式： 
Valid：no padding 
输入图像n*n,过滤器f*f,输出图像大小为：(n−f+1)∗(n−f+1)(n−f+1)∗(n−f+1) 
Same：输出图像和输入图像一样大

3.卷积步长

卷积步长是指过滤器在图像上滑动的距离，前两部分步长都默认为1，如果卷积步长为2，卷积运算过程为： 



加入stride后卷积图像大小的通用计算公式为： 
输入图像：n*n，过滤器：f*f步长：s，padding：p 
输出图像大小为:⌊(n+2p−fs+1))⌋∗⌊(n+2p−fs+1)⌋⌊(n+2p−fs+1))⌋∗⌊(n+2p−fs+1)⌋，⌊⌋⌊⌋表示向下取整

以输入图像6*6，过滤器3*3，步长为2，padding模式为valid为例输出图像大小为:⌊(6+2∗0−32+1)⌋∗⌊6+2∗0−32+1)⌋=3∗3⌊(6+2∗0−32+1)⌋∗⌊6+2∗0−32+1)⌋=3∗3

4.彩色图像的卷积

以上讲述的卷积都是灰度图像的，如果想要在RGB图像上进行卷积，过滤器的大小不在是3*3而是有3*3*3，最后的3对应为通道数（channels），卷积生成图像中每个像素值为3*3*3过滤器对应位置和图像对应位置相乘累加，过滤器依次在RGB图像上滑动，最终生成图像大小为4*4。 

另外一个问题是，如果我们在不仅仅在图像总检测一种类型的特征，而是要同时检测垂直边缘、水平边缘、45度边缘等等，也就是多个过滤器的问题。如果有两个过滤器，最终生成图像为4*4*2的立方体，这里的2来源于我们采用了两个过滤器。如果有10个过滤器那么输出图像就是4*4*10的立方体。 

5.单层卷积网络

通过上一节的讲述，图像通过两个过滤器得到了两个4*4的矩阵，在两个矩阵上分别加入偏差b1b1和b2b2,然后对加入偏差的矩阵做非线性的Relu变换，得到一个新的4*4矩阵，这就是单层卷积网络的完整计算过程。用公式表示： 

z[1]=w[1]a[0]+b[1]z[1]=w[1]a[0]+b[1]

a[1]=g(z[1])a[1]=g(z[1])

其中输入图像为 a[0]a[0] ,过滤器用 w[1]w[1] 表示，对图像进行线性变化并加入偏差得到矩阵 z[1]z[1] ， a[1]a[1] 是应用Relu激活后的结果。 

• 如果有10个过滤器参数个数有多少个呢？ 
  每个过滤器都有3*3*3+1=28个参数，3*3*3为过滤器大小，1是偏差系数，10个过滤器参数个数就是28*10=280个。不论输入图像大小参数个数是不会发生改变的。
• 描述卷积神经网络的一些符号标识： 
  ll为一个卷积层： 
  f[l]f[l]：第ll层过滤器的大小 
  p[l]p[l]：第ll层padding的数量 
  s[l]s[l]：第ll层步长大小 
  nlCnCl：过滤器的个数 
  Input: 
  nl−1H×nl−1W×nl−1CnHl−1×nWl−1×nCl−1：l−1l−1层输入图像的高、宽以及通道数。 
  Output： 
  nlH×nlW×nlCnHl×nWl×nCl：输出图像的高、宽以及通道数 
  输出图像的大小： 
  nlH=⌊nl−1H+2∗pl−f[l]sl+1⌋nHl=⌊nHl−1+2∗pl−f[l]sl+1⌋ 
  nlW=⌊nl−1W+2∗pl−f[l]sl+1⌋nWl=⌊nWl−1+2∗pl−f[l]sl+1⌋ 
  输出图像的通道数就是过滤器的个数 
  

6.简单卷积网络示例

• 输入图像：39*39*3，符号表示：n[0]H=n[0]W=39nH[0]=nW[0]=39 ;n[0]c=3;nc[0]=3
• 第1层超参数：f[l]=3f[l]=3(过滤器大小)；s[l]=1s[l]=1(步长)；p[l]=0p[l]=0(padding大小)；n[l]C=10nC[l]=10(过滤器个数)
• 第1层输出图像：37*37*10，符号表示：n[1]H=n[1]W=37nH[1]=nW[1]=37 ;n[1]c=10;nc[1]=10
• 第2层超参数：f[2]=5f[2]=5；s[2]=2s[2]=2；p[2]=0p[2]=0；n[2]C=20nC[2]=20
• 第2层输出图像：17*17*20，符号表示：n[2]H=n[2]W=17nH[2]=nW[2]=17 ;n[2]c=20;nc[2]=20
• 第3层超参数：f[3]=5f[3]=5；s[3]=2s[3]=2；p[2]=0p[2]=0；n[3]C=40nC[3]=40
• 第3层输出图像：7*7*40，符号表示：n[3]H=n[3]W=17nH[3]=nW[3]=17 ;n[3]c=40;nc[3]=40
• 将第三层的输出展开成1960个元素
• 然后将其输出到logistic或softmax来决定是判断图片中有没有猫，还是想识别图像中K中不同的对象 
  
  卷积神经网络层的类型：
• 卷积层(convolution,conv)
• 池化层(pooling,pool)
• 全连接层(Fully connected,FC)

7.池化层

最大池化（Max pooling） 
最大池化思想很简单，以下图为例，把4*4的图像分割成4个不同的区域，然后输出每个区域的最大值，这就是最大池化所做的事情。其实这里我们选择了2*2的过滤器，步长为2。在一幅真正的图像中提取最大值可能意味着提取了某些特定特征，比如垂直边缘、一只眼睛等等。 

以下是一个过滤器大小为3*3，步长为1的池化过程，具体计算和上面相同，最大池化中输出图像的大小计算方式和卷积网络中计算方法一致，如果有多个通道需要做池化操作，那么就分通道计算池化操作。 

平均池化和最大池化唯一的不同是，它计算的是区域内的平均值而最大池化计算的是最大值。在日常应用使用最多的还是最大池化。 

池化的超参数：步长、过滤器大小、池化类型最大池化or平均池化

8.卷积神经网络示例

以下是一个完整的卷积神经网络，用于手写字识别，这并不是一个LeNet-5网络，但是设计令该来自于LeNet-5。 

网络各层参数个数表：