11.1 固体中的元激发

卷积神经网络全面解析(3)ByBicelove卷积神经网络是一种特殊的深层的神经网络模型，它的特殊性体现在两个方面，一方面它的神经元间的连接是非全连接的，另一方面同一层中某些神经元之间的连接的权重是共享的（即相同的）。它的非全连接和权值共享的网络结构使之更类似于生物神经网络，降低了网络模型的复杂度（对于很难学习的深层结构来说，这是非常重要的），减少了权值的数量。回想一下BP神经网络。BP网络每一层节点是一个线性的一维排列状态，层与层的网络节点之间是全连接的。这样设想一下，如果BP网络中层与层之间的节点连接不再是全连接，而是局部连接的。这样，就是一种最简单的一维卷积网络。如果我们把上述这个思路扩展到二维，这就是我们在大多数参考资料上看到的卷积神经网络。具体参看下图：上图左：全连接网络。如果我们有1000x1000像素的图像，有1百万个隐层神经元，每个隐层神经元都连接图像的每一个像素点，就有1000x1000x1000000=10^12个连接，也就是10^12个权值参数。上图右：局部连接网络，每一个节点与上层节点同位置附件10x10的窗口相连接，则1百万个隐层神经元就只有100w乘以100，即10^8个参数。其权值连接个数比原来减少了四个数量级。根据BP网络信号前向传递过程，我们可以很容易计算网络节点的输出。例如，对于上图中被标注为红色节点的净输入，就等于所有与红线相连接的上一层神经元节点值与红色线表示的权值之积的累加。这样的计算过程，很多书上称其为卷积。事实上，对于数字滤波而言，其滤波器的系数通常是对称的。否则，卷积的计算需要先反向对折，然后进行乘累加的计算。上述神经网络权值满足对称吗？我想答案是否定的！所以，上述称其为卷积运算，显然是有失偏颇的。但这并不重要，仅仅是一个名词称谓而已。只是，搞信号处理的人，在初次接触卷积神经网络的时候，带来了一些理解上的误区。卷积神经网络另外一个特性是权值共享(即同一个特征映射上的神经元使用相同的卷积核)。例如，就上面右边那幅图来说，权值共享，也就是说所有的红色线标注的连接权值相同。这一点，初学者容易产生误解。上面描述的只是单层网络结构，前A&TShannonLab的YannLeCun等人据此提出了基于卷积神经网络的一个文字识别系统LeNet-5。该系统90年代就被用于银行手写数字的识别。2、CNN的结构卷积网络是为识别二维形状而特殊设计的一个多层感知器，这种网络结构对平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形具有高度不变性。这些良好的性能是网络在有监督方式下学会的，网络的结构主要有稀疏连接和权值共享两个特点，包括如下形式的约束：1、特征提取。每一个神经元从上一层的局部接受域得到突触输人，因而迫使它提取局部特征。一旦一个特征被提取出来，只要它相对于其他特征的位置被近似地保留下来，它的精确位置就变得没有那么重要了。2、特征映射。网络的每一个计算层都是由多个特征映射组成的，每个特征映射都是平面形式的。平面中单独的神经元在约束下共享相同的突触权值集，这种结构形式具有如下的有益效果：a.平移不变性。b.自由参数数量的缩减(通过权值共享实现)。3、子抽样。每个卷积层后面跟着一个实现局部平均和子抽样的计算层，由此特征映射的分辨率降低。这种操作具有使特征映射的输出对平移和其他形式的变形的敏感度下降的作用。图：卷积神经网络的概念示范输入图像通过和三个可训练的滤波器(卷积核)和可加偏置进行卷积，卷积后在C1层产生三个特征映射图，然后特征映射图中每组的四个像素再进行求和，加权值，加偏置，通过一个Sigmoid函数得到三个S2层的特征映射图。这些映射图再通过滤波得到C3层。这个层级结构再和S2一样产生S4。最终，这些像素值被光栅化，并连接成一个向量输入到传统的神经网络，得到输出。一般地，C层为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部感受野相连，并提取该局部的特征，一旦该局部特征被提取后，它与其他特征间的位置关系也随之确定下来；S层是特征映射层，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射为一个平面，平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数，使得特征映射具有位移不变性。此外，由于一个映射面上的神经元共享权值，因而减少了网络自由参数的个数，降低了网络参数选择的复杂度。卷积神经网络中的每一个特征提取层（C-层）都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层（S-层），这种特有的两次特征提取结构使网络在识别时对输入样本有较高的畸变容忍能力。2.1稀疏连接(SparseConnectivity)卷积网络通过在相邻两层之间强制使用局部连接模式来利用图像的空间局部特性，在第m层的隐层单元只与第m-1层的输入单元的局部区域有连接，第m-1层的这些局部区域被称为空间连续的接受域。我们可以将这种结构描述如下：设第m-1层为视网膜输入层，第m层的接受域的宽度为3，也就是说该层的每个单元与且仅与输入层的3个相邻的神经元相连，第m层与第m+1层具有类似的链接规则，如下图所示。可以看到m+1层的神经元相对于第m层的接受域的宽度也为3，但相对于输入层的接受域为5，这种结构将学习到的过滤器（对应于输入信号中被最大激活的单元）限制在局部空间模式（因为每个单元对它接受域外的variation不做反应）。从上图也可以看出，多个这样的层堆叠起来后，会使得过滤器（不再是线性的）逐渐成为全局的（也就是覆盖到了更大的视觉区域）。例如上图中第m+1层的神经元可以对宽度为5的输入进行一个非线性的特征编码。2.2权值共享(SharedWeights)在卷积网络中，每个稀疏过滤器hi通过共享权值都会覆盖整个可视域，这些共享权值的单元构成一个特征映射，如下图所示。在图中，有3个隐层单元，他们属于同一个特征映射。同种颜色的连接权值是相同的，我们仍然可以使用梯度下降的方法来学习这些权值，只需要对原始算法做一些小的改动，这里共享权值的梯度是所有共享参数的梯度的总和。我们不禁会问为什么要权重共享呢？一方面，重复单元能够对特征进行识别，而不考虑它在可视域中的位置。另一方面，权值共享使得我们能更有效的进行特征抽取，因为它极大的减少了需要学习的自由变量的个数。通过控制模型的规模，卷积网络对视觉问题可以具有很好的泛化能力。举例讲解：下图左：如果我们有1000x1000像素的图像，有1百万个隐层神经元，那么他们全连接的话（每个隐层神经元都连接图像的每一个像素点），就有1000x1000x1000000=10^12个连接，也就是10^12个权值参数。然而图像的空间联系是局部的，就像人是通过一个局部的感受野去感受外界图像一样，每一个神经元都不需要对全局图像做感受，每个神经元只感受局部的图像区域，然后在更高层，将这些感受不同局部的神经元综合起来就可以得到全局的信息了。这样，我们就可以减少连接的数目，也就是减少神经网络需要训练的权值参数的个数了。下图右：假如局部感受野是10x10，隐层每个感受野只需要和这10x10的局部图像相连接，所以1百万个隐层神经元就只有一亿个连接，即10^8个参数。比原来减少了四个0（数量级），这样训练起来就没那么费力了，但还是感觉很多的啊。我们知道，隐含层的每一个神经元都连接10x10个图像区域，也就是说每一个神经元存在10x10=100个连接权值参数（卷积核）。如果每个神经元用的是同一个卷积核去卷积图像，这样我们就只有100个参数啊，不管你隐层的神经元个数有多少，两层间的连接只有100个参数！这就是权值共享！但这样只提取了一种特征，假如一种滤波器，也就是一种卷积核，能够提出图像的一种特征，例如某个方向的边缘。那么我们需要提取不同的特征，就需要多使用几种滤波器。所以假设使用100种滤波器，每种滤波器的参数不一样，表示它提出输入图像的不同特征，例如不同的边缘。这样每种滤波器去卷积图像就得到对图像的不同特征的放映，我们称之为FeatureMap。所以100种卷积核就有100个FeatureMap。这100个FeatureMap就组成了一层神经元。100种卷积核x每种卷积核共享100个参数=100x100=10K，也就是1万个参数。见下图右：不同的颜色表达不同的滤波器。刚才说隐层的参数个数和隐层的神经元个数无关，只和滤波器的大小和滤波器种类的多少有关。那么隐层的神经元个数怎么确定呢？它和原图像，也就是输入的大小（神经元个数）、滤波器的大小和滤波器在图像中的滑动步长都有关！例如，我的图像是1000x1000像素，而滤波器大小是10x10，假设滤波器没有重叠，也就是步长为10，这样隐层的神经元个数就是(1000x1000)/(10x10)=100x100个神经元了，假设步长是8，也就是卷积核会重叠两个像素，那么……我就不算了，思想懂了就好。注意了，这只是一种滤波器，也就是一个FeatureMap的神经元个数哦，如果100个FeatureMap就是100倍了。由此可见，图像越大，神经元个数和需要训练的权值参数个数的贫富差距就越大。需要注意的一点是，上面的讨论都没有考虑每个神经元的偏置部分。所以权值个数需要加1。这个也是同一种滤波器共享的。总之，卷积网络的核心思想是将：局部感受野、权值共享（或者权值复制）以及时间或空间亚采样这三种结构思想结合起来获得了某种程度的位移、尺度、形变不变性。2.3TheFullModel卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。网络中包含一些简单元和复杂元，分别记为S-元和C-元。S-元聚合在一起组成S-面，S-面聚合在一起组成S-层，用Us表示。C-元、C-面和C-层(Us)之间存在类似的关系。网络的任一中间级由S-层与C-层串接而成，而输入级只含一层，它直接接受二维视觉模式，样本特征提取步骤已嵌入到卷积神经网络模型的互联结构中。一般地，Us为特征提取层(子采样层)，每个神经元的输入与前一层的局部感受野相连，并提取该局部的特征，一旦该局部特征被提取后，它与其他特征间的位置关系也随之确定下来；Uc是特征映射层(卷积层)，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射为一个平面，平面上所有神经元的权值相等。特征映射结构采用影响函数核小的sigmoid函数作为卷积网络的激活函数，使得特征映射具有位移不变性。此外，由于一个映射面上的神经元共享权值，因而减少了网络自由参数的个数，降低了网络参数选择的复杂度。卷积神经网络中的每一个特征提取层(S-层)都紧跟着一个用来求局部平均与二次提取的计算层(C-层)，这种特有的两次特征提取结构使网络在识别时对输入样本有较高的畸变容忍能力。下图是一个卷积网络的实例，在博文”DeepLearning模型之：CNN卷积神经网络（二）文字识别系统LeNet-5“中有详细讲解：图中的卷积网络工作流程如下，输入层由32×32个感知节点组成，接收原始图像。然后，计算流程在卷积和子抽样之间交替进行，如下所述：第一隐藏层进行卷积，它由8个特征映射组成，每个特征映射由28×28个神经元组成，每个神经元指定一个5×5的接受域，这28×28个神经元共享5×5个权值参数，即卷积核；第二隐藏层实现子抽样和局部平均，它同样由8个特征映射组成，但其每个特征映射由14×14个神经元组成。每个神经元具有一个2×2的接受域，一个可训练系数，一个可训练偏置和一个sigmoid激活函数。可训练系数和偏置控制神经元的操作点；第三隐藏层进行第二次卷积，它由20个特征映射组成，每个特征映射由10×10个神经元组成。该隐藏层中的每个神经元可能具有和下一个隐藏层几个特征映射相连的突触连接，它以与第一个卷积层相似的方式操作。第四个隐藏层进行第二次子抽样和局部平均汁算。它由20个特征映射组成，但每个特征映射由5×5个神经元组成，它以与第一次抽样相似的方式操作。第五个隐藏层实现卷积的最后阶段，它由120个神经元组成，每个神经元指定一个5×5的接受域。最后是个全连接层，得到输出向量。相继的计算层在卷积和抽样之间的连续交替，我们得到一个“双尖塔”的效果，也就是在每个卷