【深度学习】神经网络和深度学习--卷积和池化的作用
创始人
2024-06-01 13:17:04
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深度学习通常指训练大型深度的神经网络的过程。

  • 与传统的神经网络模型相比，深度学习模型在结构上与之非常相似；
  • 不同的是，深度学习模型的“深度”更大，“深度”的体现就是神经网络层数多，神经网络每一层的结点数多。
    本章介绍两种深度神经网络——卷积神经网络和循环神经网络，以及它们分别在图像处理、文本处理和语音处理上的效果。
  1. 卷积神经网络（CNN）
    与普通神经网络相比，卷积神经网络引入了“卷积”和“池化”两个操作。
    *卷积”操作的思想 采用一个较小的卷积核，例如 3×3 的矩阵，来对图像特征进行局部的提取。这样做可以增加参数的共享，减少随着神经网络变深、结点数变多而带来的巨大计算量。
    *池化”操作的思想 采用一种过滤的方法，去除冗余信息并且加快计算。池化可以将一个 4×4 的图像切割成 4 个 2×2 的小矩阵，在每个小矩阵中取最大值，所得结果形成一个新矩阵。这种操作，可以减少神经网络结点的个数，加快计算速度。
    在卷积神经网络中，通常某一个层都是在做卷积处理，某一层都是在做池化处理。一般，它们都是在层次之间交替进行的。经过多层卷积、池化操作后，所得特征图的分辨率远小于输入图像的分辨率，减少了计算量，加快了计算速度。
    在这里插入图片描述
    池化层夹在连续的卷积层中间， 用于压缩数据和参数的量。
    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。
    个人理解的同图片resize方法类似（双线性插值法，邻近法），只不过池化层用的是取最大值法。
    个人觉得主要是两个作用：

invariance(不变性)，这种不变性包括translation(平移)，rotation(旋转)，scale(尺度)
保留主要的特征同时减少参数(降维，效果类似PCA)和计算量，防止过拟合，提高模型泛化能力。
但印象里，新paper都爱用1X1的卷积来取代池化了。

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