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最近看了cnn神经网络，发现这篇博文很好，通俗易懂。
神经网络的结构是这样的：
那卷积神经网络跟它是什么关系呢？
其实卷积神经网络依旧是层级网络，只是层的功能和形式做了变化，可以说是传统神经网络的一个改进。比如下图中就多了许多传统神经网络没有的层次
卷积神经网络的层级结构：
• 数据输入层/ Input layer
• 卷积计算层/ CONV layer
• ReLU激励层 / ReLU layer
• 池化层 / Pooling layer
• 全连接层 / FC layer
1.数据输入层
该层要做的处理主要是对原始图像数据进行预处理，其中包括：
- 去均值：把输入数据各个维度都中心化为0，如下图所示，其目的就是把样本的中心拉回到坐标系原点上。
- 归一化：幅度归一化到同样的范围，如下所示，即减少各维度数据取值范围的差异而带来的干扰，比如，我们有两个 维度的特征A和B，A范围是0到10，而B范围是0到10000，如果直接使用这两个特征是有问题的，好的做法就是归一化，即A和B的数据都变为0到1的范围。
- PCA/白化：用PCA降维；白化是对数据各个特征轴上的幅度归一化
2.卷积计算层
这一层就是卷积神经网络最重要的一个层次，也是“卷积神经网络”的名字来源。
在这个卷积层，有两个关键操作：
• 局部关联。每个神经元看做一个滤波器(filter)
• 窗口(receptive field)滑动， filter对局部数据计算
先介绍卷积层遇到的几个名词：
• 深度/depth（解释见下图）
• 步长/stride （窗口一次滑动的长度）
• 填充值/zero-padding
填充值是什么呢？以下图为例子，比如有这么一个5*5的图片（一个格子一个像素），我们滑动窗口取2*2，步长取2，那么我们发现还剩下1个像素没法滑完，那怎么办呢？
那我们在原先的矩阵加了一层填充值，使得变成6*6的矩阵，那么窗口就可以刚好把所有像素遍历完。这就是填充值的作用。
卷积的计算（注意，下面蓝色矩阵周围有一圈灰色的框，那些就是上面所说到的填充值）
这里的蓝色矩阵就是输入的图像，粉色矩阵就是卷积层的神经元，这里表示了有两个神经元（w0,w1）。绿色矩阵就是经过卷积运算后的输出矩阵，这里的步长设置为2。
参数共享机制
- 在卷积层中每个神经元连接数据窗的权重是固定的，每个神经元只关注一个特性。神经元就是图像处理中的滤波器，比如边缘检测专用的Sobel滤波器，即卷积层的每个滤波器都会有自己所关注一个图像特征，比如垂直边缘，水平边缘，颜色，纹理等等，这些所有神经元加起来就好比就是整张图像的特征提取器集合。
- 需要估算的权重个数减少: AlexNet 1亿 => 3.5w
一组固定的权重和不同窗口内数据做内积: 卷积
不同卷积求图像的不同特征
3.激励层
把卷积层输出结果做非线性映射。
CNN采用的激励函数一般为ReLU(The Rectified Linear Unit/修正线性单元)，它的特点是收敛快，求梯度简单，但较脆弱，图像如下。
激励层的实践经验：
①不要用sigmoid！不要用sigmoid！不要用sigmoid！
② 首先试RELU，因为快，但要小心点
③ 如果2失效，请用Leaky ReLU或者Maxout
④ 某些情况下tanh倒是有不错的结果，但是很少
4.池化层
池化层夹在连续的卷积层中间， 用于压缩数据和参数的量，减小过拟合。
简而言之，如果输入是图像的话，那么池化层的最主要作用就是压缩图像。
这里再展开叙述池化层的具体作用。
特征不变性，也就是我们在图像处理中经常提到的特征的尺度不变性，池化操作就是图像的resize，平时一张狗的图像被缩小了一倍我们还能认出这是一张狗的照片，这说明这张图像中仍保留着狗最重要的特征，我们一看就能判断图像中画的是一只狗，图像压缩时去掉的信息只是一些无关紧要的信息，而留下的信息则是具有尺度不变性的特征，是最能表达图像的特征。
特征降维，我们知道一幅图像含有的信息是很大的，特征也很多，但是有些信息对于我们做图像任务时没有太多用途或者有重复，我们可以把这类冗余信息去除，把最重要的特征抽取出来，这也是池化操作的一大作用。
在一定程度上防止过拟合，更方便优化
池化层用的方法有Max pooling 和 average pooling，而实际用的较多的是Max pooling。
这里就说一下Max pooling，其实思想非常简单。
对于每个2*2的窗口选出最大的数作为输出矩阵的相应元素的值，比如输入矩阵第一个2*2窗口中最大的数是6，那么输出矩阵的第一个元素就是6，如此类推
5.全连接层
两层之间所有神经元都有权重连接，通常全连接层在卷积神经网络尾部。也就是跟传统的神经网络神经元的连接方式是一样的：
CNN实际应用总结：
一般CNN结构依次为
1. INPUT
2. [[CONV -> RELU]*N -> POOL?]*M
3. [FC -> RELU]*K
4. FC
卷积神经网络之训练算法
1. 同一般机器学习算法，先定义Loss function，衡量和实际结果之间差距。
2. 找到最小化损失函数的W和b， CNN中用的算法是SGD（随机梯度下降）。
积神经网络之优缺点
优点
• 共享卷积核，对高维数据处理无压力
• 无需手动选取特征，训练好权重，即得特征分类效果好
缺点
• 需要调参，需要大样本量，训练最好要GPU
• 物理含义不明确（也就说，我们并不知道没个卷积层到底提取到的是什么特征，而且神经网络本身就是一种难以解释的“黑箱模型”）
卷积神经网络之典型CNN
• LeNet，这是最早用于数字识别的CNN
• AlexNet， 2012 ILSVRC比赛远超第2名的CNN，比
• LeNet更深，用多层小卷积层叠加替换单大卷积层。
• ZF Net， 2013 ILSVRC比赛冠军
• GoogLeNet， 2014 ILSVRC比赛冠军
• VGGNet， 2014 ILSVRC比赛中的模型，图像识别略差于GoogLeNet，但是在很多图像转化学习问题(比如object detection)上效果奇好
卷积神经网络之 fine-tuning
何谓fine-tuning？
fine-tuning就是使用已用于其他目标、预训练好模型的权重或者部分权重，作为初始值开始训练。
那为什么我们不用随机选取选几个数作为权重初始值？原因很简单，第一，自己从头训练卷积神经网络容易出现问题；第二，fine-tuning能很快收敛到一个较理想的状态，省时又省心。
那fine-tuning的具体做法是？
• 复用相同层的权重，新定义层取随机权重初始值
• 调大新定义层的的学习率，调小复用层学习率
卷积神经网络的常用框架
Caffe
• 源于Berkeley的主流CV工具包，支持C++,python,matlab
• Model Zoo中有大量预训练好的模型供使用
Torch
• Facebook用的卷积神经网络工具包
• 通过时域卷积的本地接口，使用非常直观
• 定义新网络层简单
TensorFlow
• Google的深度学习框架
• TensorBoard可视化很方便
• 数据和模型并行化好，速度快