池化层的主要作用（池化层的意义）

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神经网络与深度学习

前言

1.神经元的构成：

2.树突：神经元接收信号的部位，多个

3.轴突：神经元输出信号的部位，一个，但是在末端可以分叉，即神经末梢

4.突触：神经末梢与其他神经元的树突接触的区域（当然也可以与胞体直接接触）

5.神经网络：是指一种结构，指类似于神经元之间形成的一种网络状的结构。下图即为人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）

6.人工智能、机器学习、神经网络、深度学习之间的关系

– 神经网络和深度学习都属于机器学习的一种

– 深度学习是神经网络的一大分支

– 深度学习的基本结构是深度神经网络

7.深度学习能否取代传统机器学习？

? 有的观点认为：深度学习会导致其他机器学习算法濒临灭绝，因为其有着非常卓越的预测能力，尤其大规模数据集上。

? 有的观点认为：传统机器学习算法不会被取代，深度学习容易把简单问题复杂化，深度学习适合不可知域，若有领域知识的话，传统算法表现更好。

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一、什么是神经网络

1.最简单的神经网络——线性感知机

线性感知机的原理是根据输入的一维或多维信号p，预设w和b，经过处理后（S = p1*w1+p2*w2+…+pn*wn+1*b）得到一个输出值，再由输出值与实际值计算得到误差，对w和b进行更新，直到所有的样本都能被输出正确。但是感知机仅在线性可分的情况下有效，无法处理非线性问题。

2.遇到了非线性问题

对于非线性问题，之前SVM算法里解决办法是引入了一个新的概念：核函数。它可以将样本从原始空间映射到一个更高维的特质空间中，使得样本在这个新的高维空间中可以被线性划分为两类，即在空间内线性划分。（文末有SVM的传送门）

而另一种解决方法便是采用多个感知机，构成神经网络（所以传统神经网络也被称为多层感知机）。

3.神经网络基于感知机的扩展

1）加入了隐藏层，隐藏层可以有多层，增强了模型的表达能力，如下图实例

2）输出层的神经元也可以不止一个输出，可以有多个输出，这样模型可以灵活的应用于分类回归，以及其他的机器学习领域比如降维和聚类等。多个神经元输出的输出层对应的一个实例如下图，输出层现在有4个神经元了。

3）对激活函数做扩展，感知机的激活函数是sign(z),虽然简单但是处理能力有限，因此神经网络中一般使用的其他的激活函数，比如我们在逻辑回归里面使用过的Sigmoid函数。

二、如何训练神经网络

1.寻找特征

人类学习新事物的过程，是对一个物体总结出几个特征，再与以往的认知进行匹配，进一步进行识别或判断。人工神经网络也是类似，一般是综合一些细粒度的基础特征，最终得到几个可用的结构性特征。例如，一个个的像素点对于模型训练来说，意义不大，只有将粒度放大到一定程度，比如轮胎、车把等特征，才有利于模型的训练。

2.确定神经网络的结构

上图是不同结构的神经网络（多层感知机）可以解决的问题，一般来说，双隐层神经网络能够解决任意复杂的分类问题。

3.确定（隐层）的节点数量

以一个三层的神经网络为例，一般有几个经验：

1）隐层节点数量一定要小于N-1(N为样本数)

2）训练样本数应当是连接权（输入到第一隐层的权值数目+第一隐层到第二隐层的权值数目+…第N隐层到输出层的权值数目，不就是边的数量么）的2-10倍（也有讲5-10倍的），另外，最好将样本进行分组，对模型训练多次，也比一次性全部送入训练强很多。

3）节点数量尽可能少，简单的网络泛化能力往往更强

4）确定隐层节点的下限和上限，依次遍历，找到收敛速度较快，且性能较高的节点数

4.训练神经网络

? BP算法

Back Propagation，也称为Error Back Propagation(误差反向传播法)，实现步骤见下图（多看几遍就清晰了）：

– 信号正向传播(FP)：样本由输入层传入，经过各个隐层逐层处理后，传向输出层，若输出层的实际输出和期望的输出不符，则转入误差的反向传播阶段。

– 误差反向传播(BP)：将输出以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差型号即为修正各个单元权值的依据。

BP算法的缺点：

1）5层以内的神经网络，可以选择用BP算法训练，否则效果不理想，因为深层结构涉及多个非线性处理单元层，属于非凸目标函数，普遍存在局部最小，使得训练困难

2）梯度越来越稀疏：从顶向下，误差矫正信号越来越小

3）只能用带标签的数据进行训练，而大部分数据是没有标签的，但是我们大脑是可以从没有标签的数据中学习

三、引入深度学习

2006年，深度神经网络（DNN）和深度学习（deep learning）概念被提出来，神经网络又开始焕发一轮新的生命。事实上，Hinton研究组提出的这个深度网络从结构上讲，与传统的多层感知机没有什么不同，并且在做有监督学习时算法也是一样的。唯一的不同是这个网络在做有监督学习前要先做非监督学习，然后将非监督学习学到的权值当作有监督学习的初值进行训练。

1.为了解决非监督学习的过程→自动编码器

①自动编码器（Auto Encoder）

? 无标签，用非监督学习方法学习特征

? 给定一个神经网络，假定输入输出是相同的，然后训练调整其参数，得到每一层的权重

? 通过编码器产生特征，然后训练下一层，逐层下去

? 一旦监督训练完成，该网络就可用来做分类

? 神经网络顶层可以作为一个线性分类器，我们可以用一个更好性能的分类器替代它

②稀疏自动编码器（Sparse Auto Encoder）

? 目的：限制每次得到的表code尽量稀疏，因为稀疏的表达往往比其他表达要有效

? 做法：在AutoEncoder基础上加了L1正则

③降噪自动编码器（Denoising Auto Encoder）

? 训练数据中加入噪声，所以自动编码器会自动学习如何去除噪声，从而获得没有被噪声污染过的输入，泛化能力更好

2.为了解决DNN的全连接→卷积神经网络CNN

①卷积层（Convolution）

当DNN在处理图片的时候，如果继续沿用全连接的话，数据量会异常的大。例如

对于一个1000 * 1000像素点的图像，用1000 * 1000个神经元去记录数据，采用全连接的话，1000 * 1000 * 1000 * 1000 = 10^12个连接，即要训练10^12个参数

如果采用局部感受野，令一个神经元记录10*10的区域，训练的参数可以降到10^8个。

进一步采用权值共享，让所有神经元共享一套权重值（滤波器Filters），用这个滤波器在原图上滑动扫描后便会得到一个feature map（图像的一种特征），根据自编码模型，只有一个特征对模型来说，过于简单了，学不出什么规律，因此换用不同的滤波器，便可以得到不同的 feature map（特征），如选用100个滤波器，得到100个feature map，每个map是10*10，最终的参数为100*10*10 = 10^4。

由滤波器得到feature map的动态图如下：

因为在用滤波器一个步长一个步长往后面扫描的时候，涉及到了一个时序的问题，即卷积的过程

因此滤波器在扫描的之前，要先翻转180°，这个时候我们称这个滤波器为卷积核。翻转180°的具体论证过程见链接：

https://blog.csdn.net/zy3381/article/details/44409535

②池化层（Pooling）

作用是在不变性的情况下减少参数，例如平移、旋转、缩放等

③典型结构

CNN一般采用卷积层和池化层交替设置，即一层卷积接一层池化层，池化层后接一层卷积层，最后几层可以采用全连接或高斯连接

④训练过程

卷积层：

– Map个数取决于卷积核个数，常用的6或者12

– 第j个map的输出计算：上一层所有map跟自己对应的卷积核做卷积然后求和，再加上偏置，求sigmoid函数

采样层：

– 对上一层map的相邻小区域进行聚合统计（最值或者均值）

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池化层的主要作用（池化层的意义）

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