第6章-卷积神经网络是电子与通信工程学院杨钊教授于2023年2月10日撰写的一篇关于深度学习基础的教程,重点关注了卷积神经网络(CNN)的相关内容。本章详细介绍了CNN的基本原理、组成部分以及其在计算机视觉中的应用。
首先,章节概述了传统神经网络在处理大规模图像数据时的局限性,如处理1000x1000像素图像时的巨大参数量(10^12参数),这表明传统神经网络在复杂视觉任务中的效率和计算需求存在挑战。为解决这个问题,LeNet5(由Yann LeCun等人在1990年的NIPS会议上提出)引入了卷积神经网络的基本结构,包括卷积层、池化层和全连接层,它们共同构成了一种更高效的学习和特征提取机制。
卷积层是CNN的核心,通过滑动窗口的方式对RGB图像进行操作,每个位置使用一组大小为3x3或5x5等的滤波器进行卷积,这减少了参数数量,并能够捕捉局部特征。滤波器的数量(例如3x3x3或5x5x3)决定了网络的深度,每个滤波器的卷积结果形成一个特征图,再通过ReLU激活函数进行非线性变换。卷积操作后的数据会进一步通过池化层降低维度,减少计算量,同时保留关键信息。
一个典型的卷积神经网络结构可能包含多个卷积层,每层之间可能还包含批标准化和Dropout等技术以防止过拟合。接着是全连接层,用于将低维特征映射到最终的分类或回归任务。使用预训练的卷积神经网络是一个常见的实践,这些模型通常已经在大规模数据集上进行了预训练,可以直接迁移学习到新的任务上,显著提高了性能。
通过块状表示,可以清晰地展示卷积过程如何一步步从原始图像转换为具有不同分辨率和通道数的特征图。例如,一个5x5x3的滤波器在32x32的图像上应用后,可能会产生28x28的特征图,每层的滤波器数量的不同也会影响特征图的大小和网络的深度。
第6章深入剖析了卷积神经网络的工作原理和应用,展示了其在解决计算机视觉问题时的优势,以及如何设计和优化网络结构来提高性能。理解这些基础知识对于从事图像处理、机器学习或人工智能领域的专业人士来说至关重要。