目录
- 卷积神经网络
- 1.输入层
- 2、卷积层(Convolution Layer)
- 3、池化层(Pooling Layer)
- 4、全连接层
- 5、Softmax层
- AI研习社—猫狗大战
- 结果展示
卷积神经网络
卷据神经网络由五部分组成
1.输入层
在处理图像的CNN中，输入层一般代表了一张图片的像素矩阵。可以用三维矩阵代表一张图片。三维矩阵的长和宽代表了图像的大小，而三维矩阵的深度代表了图像的色彩通道。比如黑白图片的深度为1，而在RGB色彩模式下，图像的深度为3。
2、卷积层(Convolution Layer)
卷积层是CNN最重要的部分。它与传统全连接层不同，卷积层中每一个节点的输入只是上一层神经网络的一小块。卷积层被称为过滤器(filter)或者内核(kernel)，Tensorflow的官方文档中称这个部分为过滤器(filter)。
【注意】在一个卷积层中，过滤器(filter)所处理的节点矩阵的长和宽都是由人工指定的，这个节点矩阵的尺寸也被称为过滤器尺寸。常用的尺寸有3x3或5x5，而过滤层处理的矩阵深度和当前处理的神经层网络节点矩阵的深度一致。
3、池化层(Pooling Layer)
池化层不会改变三维矩阵的深度，但是它可以缩小矩阵的大小。通过池化层，可以进一步缩小最后全连接层中节点的个数，从而达到减少整个神经网络参数的目的。使用池化层既可以加快计算速度也可以防止过拟合。池化层filter的计算不是节点的加权和，而是采用最大值或者平均值计算。使用最大值操作的池化层被称之为最大池化层（max pooling）（最大池化层是使用的最多的磁化层结构）。使用平均值操作的池化层被称之为平均池化层（mean pooling）。
下图分别表示不重叠的4个2x2区域的最大池化层（max pooling）、平均池化层（mean pooling）
4、全连接层
在经过多轮卷积层和池化层的处理之后，在CNN的最后一般会由1到2个全连接层来给出最后的分类结果。经过几轮卷积层和池化层的处理之后，可以认为图像中的信息已经被抽象成了信息含量更高的特征。我们可以将卷积层和池化层看成自动图像特征提取的过程。在提取完成之后，仍然需要使用全连接层来完成分类任务。
5、Softmax层
通过Softmax层，可以得到当前样例属于不同种类的概率分布问题。
AI研习社—猫狗大战
结果展示
从网上down了几个基于cnn的代码然后自己修改了下模型，正确率在75%左右。又跑了下基于VGG模型的，正确率在95%左右，然后自己想从零实现一下，现在还没没跑通。
