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CNN图像识别
CNN原理
输入层
卷积层
池化层
全连接层
输出层
感受野
CNN的经典模型
CNN图像识别
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，在图像识别、计算机视觉等领域取得了显著的成果。
由于卷积操作的特性，CNN 对图像中的物体在不同位置出现具有较好的识别能力，即具有一定的平移不变性。传统神经网络难以自动学习这种不变性。
卷积神经网络处理图像有平移不变性、尺度不变性、旋转不变性
CNN 能够自动从图像中学习有效的特征层次结构，从低级特征（如边缘、纹理）到高级特征（如物体形状、部件）。传统神经网络通常需要手动设计特征提取器，这是一个复杂且依赖经验的过程。
CNN的最大特征是不需要做特征的提取
CNN原理
卷积神经网络包括多个层级，一般包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。
输入层
接收原始图像
卷积层
什么是卷积？
对图像和卷积核做内积的操作就是卷积
卷积操作的几个参数
步长stride：每次滑动的位置步长。 卷积核的个数：决定输出的depth厚度。同时代表卷积核的个数。 填充值zero-padding：在外围边缘补充若干圈0，方便从初始位置以步长为单位可以刚好滑倒末尾位置，通俗地讲就是为了总长能被步长整除。
卷积层的计算
例如输入数据为32323的图像，用10个553的卷积核来进行操作，步长为1，边界0填充为2，最终输出结果为？
（32-5+22）/1 +1 =32，输出规模为3232*10的特征图
池化层
池化是一种降采样，为了减小数据的空间大小，因此参数的数量和计算量也会下降，这在一定程度上也控制了过拟合。
常见的池化层:
最大池化、平均池化、全局平均池化、全局最大池化。
平均池化（average pooling）：计算图像区域的平均值作为该区域池化后的值。 最大池化（max pooling）:选图像区域的最大值作为该区域池化后的值。是最为常见的。
全局平均池化：计算整个图像区域的平均值作为该区域池化后的值。 全局最大池化：选整个图像区域的最大值作为该区域池化后的值。
池化层与卷积层类似，池化层运算符由一个固定形状的窗口组成，该窗口根据其步幅大小在输入的所有区域上滑动，为固定形状窗口（有时称为 池化窗口）遍历的每个位置计算一个输出。 然而，不同于卷积层中的输入与卷积核之间的互相关计算，池化层不包含参数。
全连接层
当抓取到足以用来识别图片的特征后，接下来的就是如何进行分类。 全连接层（也叫前馈层）就可以用来将最后的输出映射到线性可分的空间。 通常卷积网络的最后会将末端得到的长方体平摊(flatten)成一个长长的向量，并送入全连接层配合输出层进行分类。
输出层
输出模型的预测结果
感受野
感受野是指卷积层中一个神经元（或滤波器）对输入层的感知范围，取决于卷积层的滤波器的大小、步幅和填充方式
例如图片是3通道： 卷积核为3个77的，则卷积核所需要的参数个数为：3（377）=441个 卷积核为3个33的3层，则卷积核所需要的参数个数为：3（333）+3（333） +3（333） =243个
CNN的经典模型
LeNet：第一个成功的卷积神经网络应用
AlexNet：类似LeNet，但更深更大。使用了层叠的卷积层来抓取特征（通常是一个卷积层马上一 个max pooling层）
ZF Net：增加了中间卷积层的尺寸，让第一层的stride和filter size更小。
GoogLeNet：减少parameters数量，最后一层用max pooling层代替了全连接层，更重要的是Inception-v4模块的使用。
VGGNet：只使用3x3 卷积层和2x2 pooling层从头到尾堆叠。 ResNet：引入了跨层连接和batch normalization。 DenseNet：将跨层连接从头进行到尾。