卷积神经网络和人工神经网络的差异是什么？

利用卷积神经网络训练的数据预处理

全连接带来的问题：
1.参数w会非常多,这样的话就需要电脑的gpu性能足够好。
2.网络的学习能力会非常强大，较为精确的学习到当前图片或者当前文本的内容，容易出现过拟合的现象。

为了减少参数的数量，并能达到相同的训练效果，我们选用卷积神经网络。

卷积神经网络：

• 去均值的做法是相对原点做了一个平移，即将将所有点（空间向量）减去均值。有人做实验 发现在不做均值处理时收敛速度会很慢。
  求均值的方式有两种，方法一，如Alexnet卷积神经网络，有1w张图像，每张图像是227x227x3的，也就相应的表示为一个三维的矩阵。它将这一万图像求和然后除以10000得到均值。方法二，如VGG卷积神经网络是将图像表示为三维的一个空间向量（R，G，B）， 然后相应的每一个颜色通道上来求均值。
  需要注意的一点是，是在训练集上求这个均值，然后测试集也要利用训练集的均值来进行去均值操作，因为测试集在某种意义上是没有全集的，所以我们只能用训练集的均值。

• 不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以使得数据指标之间具有可比性。也有两种常见的归一化方法。
  一、min-max标准化：
  也称为离差标准化，是对原始数据的线性变换，使结果值映射到[0 - 1]之间。转换函数如下：

二、Z-score标准化方法：
这种方法给予原始数据的均值（mean）和标准差（standard deviation）进行数据的标准化。经过处理的数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1，转化函数为：

其中u为所有样本数据的均值，为所有样本数据的标准差。

• 降维和白化

卷积神经网络结构

图片.png

卷积神经网络有两种神器可以降低参数数目，第一种神器叫做局部感知野。一般认为人对外界的认知是从局部到全局的，而图像的空间联系也是局部的像素联系较为紧密，而距离较远的像素相关性则较弱。因而，每个神经元其实没有必要对全局图像进行感知，只需要对局部进行感知，然后在更高层将局部的信息综合起来就得到了全局的信息。网络部分连通的思想，也是受启发于生物学里面的视觉系统结构。视觉皮层的神经元就是局部接受信息的（即这些神经元只响应某些特定区域的刺激）。
在图像处理中，往往把图像表示为像素的向量，比如一个1000×1000的图像，可以表示为一个1000000的向量。在上一节中提到的神经网络中，如果隐含层数目与输入层一样，即也是1000000时，那么输入层到隐含层的参数数据为1000000×1000000=10^12。卷积神经网络的局部关联作用可以使得每个神经元只和10×10个像素（局部图像）值相连，那么权值数据为1000000×100个参数，减少为原来的万分之一。而那10×10个像素值对应的10×10个参数，其实就相当于卷积操作。隐含层的每一个神经元都可以看做是一个filter，那么就相当于有10000个卷积核。可以把每个filter比作人，每个人有自己的看待事物的原则（权重w），我们需要多个人来捕捉不同的信息（一个人可能能看到另外一个人看不到的信息）来对图片信息进行学习。
而每一个神经元开一个窗口（receptive）通过滑动，对整幅图像感知（从左到右从上往下滑动），上图中的stride指滑动的步长。深度（depth）是指有下一层（隐层）有多少个神经元，或者叫filter，每个人看完之后就会得到自己观念中的一幅图，有n个人（filter）就会有n个图，即depth的大小。如果原图像大小是32x32的，而窗口大小是5x5,这样会导致窗口不能正好从最左侧不多不少的滑到最右侧。所以一般会通过对图像周围填充0来使得滑动窗口很合适的能从图像左侧滑到右侧。（步长小可以学习的很细致，但是太小时计算量就会很大）

上图中展示的卷积的过程，7x7x3的原图像，有w0和w1卷积核，即depth为2，3x3x3的窗口，窗口滑动步长为2，窗口中相应的权重与对应图像矩阵相乘然后求和，三个通道的值再对应相加得到输出值。最后生成3x3x2的矩阵，depth是2（两个过滤器）。
局部连接中，每个神经元都对应10x10的局部区域，隐含层有10000神经元，则每个对应100个参数，这100个参数在任何局部区域中的都是不变的，体现了一个人看待外界是都有一个不变的原则，即权值共享的原理。如下图，窗口在滑动过程中，四条连接线的权重（w1,w2,w3,w4）保持不变。

图片.png

激励层

激励层中要判断哪部分信息要往后传递，那部分信息保留（做一个非线性的映射）

图片.png

各种激活函数

相应函数图像

1. 在神经网络中我们利用BP做反向传播利用sigmoid或者tanh作为激励函数，过程中会利用莲式求导法则，sigmoid或者tanh函数趋于平滑是求导后值趋近于零，那么在调节权重w时，w= w - wt, wt的值非常小，导致整个神经网络模型训练速度会非常慢。
   2.针对sigmoid函数和tanh激活函数的问题，Relu运应而生。当x < 0时，y = 0; 当x > 0时， y=x; 但是当x < 0时，y值求导为0，会使得网络模型停止学习，由此提出了leaky Relu. 即当 x< 0时，y = ax, a可以取很小的值。

小象学院-寒小阳给出意见

图片.png

下采用使得图像的维度减少。

池化层可以采用最大池化或者平均池化的方法，上图中是利用了max pooling，窗口大小为2x2，步长为2.

卷积神经网络后面不一定要有全连接层，只是因为前面做了很多减少参数，降维等运算，简单理解全连接层的作用就是还原信息。