cnn卷积神经网络代码(lenet5卷积神经网络)

了解一定的技术原理对产品经理很有好处。 希望大家对现在的图像处理技术有一定的了解，这是本文论述的图像处理的基本思路。

现在有泛产品经理这个概念。 这个概念本身很好。 核心是产品思维，但我认为在工作上有误解。 产品经理在工作中必须强调自己的核心价值和职业壁垒，如果不能构筑良好的职业壁垒，就会面临中年危机带来的挑战。

人工智能的技术内容是形成职业壁垒的有力武器，并不要求产品经理能够自己编写代码开发产品。 此外，了解技术原理后，能够迅速高效地将业务转化为可实施的产品问题，对人工智能相关产品来说更为重要。 了解一定的技术原理对产品经理很有好处。 希望大家对现在的图像处理技术有一定的了解，这是本文论述的图像处理的基本思路。

卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN )是前馈神经网络，是当前图像处理的主流技术。 说到CNN卷积网络，2012年慷慨的天空Krizhevsky凭借它们获得了当年的ImageNet大会(斯坦福大学李飞发起的全球人工智能大会)，慷慨的天空Net获得了图像分类误差记录的26%到15%。 Facebook、谷歌、亚马逊等知名公司利用卷积网络进行图像识别、商品推送等工作。

CNN卷积神经网络是一个大家庭，对图像来说主要有以下四个关键技术应用。

物体的位置：预测包含主要物体的图像区域，识别区域内的物体。 物体识别：对分割的目标进行分类。 对象分割：将图像对象分割为图像上的像素。 例如，人类、建筑物等。 关键点检测：从图像中检测目标物体上某个关键点的位置，例如人脸的关键点信息。 CNN网络培训数据集已发布，支持全世界的开发人员下载培训模型数据集。

(1) MNIST )最受欢迎的深度学习数据集之一。 包含60，000个样本的训练集和10，000个样本的测试集的手写数字数据集。 358深度学习. net /教程/入门. html

(2) ImageNet )李飞飞创立的全球视觉识别挑战数据集(ILSVRC )。 3358图像-网络. org /索引

(3) PASCAL )标准化的优秀数据集。 数据集可用于图像分类、目标检测和图像分割。 358主机.机器人. OX.AC.UK/Pascal/Voc /

4 ) MS-COCO:COCO是一个大型、丰富的物体检测、分割和字幕数据集。 3358 coco数据集. org /

为什么要用CNN处理图像呢？

理由很简单，因为可以在短时间内提取出图像的特征。

通常，普通的神经网络将输入层和隐含层完全连接，使得系统能够提取图像的特征。 从计算力的观点来分析，小图像可以从整个图像中计算特征。 例如提取2828的小照片的特征，现在的CPU还是足够的。

但是，如果提取9696这样的大图像，则使用这种一般的神经网络的全连接方法来学习图像整体的特征是非常花时间的。 需要设计输入单元，学习100个特征时，有需要运算的参数。

相比之下，9696的图像计算过程比2828的图像处理过程慢100倍。 众所周知，现在的照片是高清的大照片，通常的神经网络无法预测全连接方式何时完成处理。

以下内容是本节的重点部分，具体论述CNN网络的实现过程。

1. 图像的输入我们首先要弄清楚一张照片是怎么输入到神经网络的。 众所周知，计算机适合处理的是矩阵运算，所以只有将图像转换为矩阵，计算机才能识别。 的彩色图像全部由红绿蓝(RGB )叠加而成，分为图像的三个通道。 一张图片保存在电脑上也是由这三个矩阵完成的。

图4-23图中的色彩通道

如图4-23所示，64*64像素的图像。 例如，白色可以表示为RGB (255，255，255 )，可以使用三个64*64大小的矩阵来表示此图。 上面的手指画了三个5 * 4矩阵来表示64*64的全尺寸矩阵。 三个矩阵RGB被称为图像的三个通道，也用作神经网络的输入数据。

2. 卷积神经网络的组成和其他神经网络一样，CNN网络也同样包括输入层、隐藏层、输出层几大部分，卷积神经网络的主要运算过程如图4-24所示。

图4-24卷积神经网络处理过程

卷积层(Convolutional layer ) :卷积层由多个卷积单元构成，各个卷积单元的参数通过反向传播算法进行优化。 卷积运算主要是为了提取图像的特征，随着卷积层的增加，多层网络可以提取更复杂的图像特征。

整流(ReLU

池化层（Pooling layer）：在卷积之后图像的维度特征依然很多，将特征矩阵分割成几个单个区块，取其最大值或平均值，起到了降维的作用。

全连接层（Fully-Connected layer）：把所有局部特征以及各通道的特征矩阵结合变为向量代表，计算最后每一类的得分。

CNN网络的计算过程如图XXX，每个组成模块代表了不同的计算内容。

（1）数据规则化

彩色图像的输入通常先要分解为R（红）G（绿）B（蓝）三个通道，其中每个值介于0~255之间。

（2）卷积运算（Convolution）

前面讲到，由于普通的神经网络对于输入与隐层采用全连接的方式进行特征提取，在处理图像时，稍微大一些的图将会导致计算量巨大而变得十分缓慢。卷积运算正是为了解决这一问题，每个隐含单元只能连接输入单元的一部分，我们可以理解为是一种特征的提取方法。

首先我们来明确几个基础概念：深度（depth）、步长（stride）、补零（zero-padding）、卷积核（convolution kernel）。

深度（depth）：深度指的是图的深度与它控制输出单元的深度，也表示为连接同一块区域的神经元个数。

步幅(stride)：用来描述卷积核移动的步长。

补零(zero-padding)：通过对图片边缘补零来填充图片边缘，从而控制输出单元的空间大小。

卷积核（convolution kernel）：在输出图像中每一个像素是输入图像中一个小区域中像素的加权平均的权值函数。卷积核可以有多个，卷积核参数可以通过误差反向传播来进行训练。

如图4-25为步长=1的卷积计算过程，卷积核依次向右移动进行卷积运算得到相应结果。

图4-25 卷积运算过程

为图像计算可以对边缘进行补零，可见这个过程改变了图像的运算大小，如图4-26所示。

卷积运算的过程其实非常简单，过程如图4-27描述，可以概括为公式(4.3.6)。其中B代表卷积后的结果，K是卷积核，A为图像的输入矩阵。

图4-27 卷积运算过程

如图4-27所示，可见卷积核K为2*2的卷积核，详细运算过程如下。

全部图像卷积运算可以通过公式(4.3.6)进行。

（3）激活

CNN卷积神经网络在卷积后需要经过激活过程，当前通常使用的激活函数是Relu函数。Relu函数的主要特点在之前的章节已经讲过。从函数的图像上来看，单侧抑制，相对宽阔的兴奋边界，具有稀疏激活性的特点。

（4）池化（Pooling）

池化的目的是提取特征，减少向下一个阶段传递的数据量。池化操作相对于对每个深度切片是独立，池化规模一般为像素的 2＊2，与卷积运算相比，池化层运算一般有以下几种：

如图4-28，描述了最大池化的计算方法。

图4-28 池化运算过程

（5）全连接（Fully-connected layer）

全连接层一般出现最后几步，在卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则起到将学到的“分布式特征表示”映射到样本标记空间的作用。全连接过程是对矩阵的展开过程，也可以理解为输出矩阵与一个1*1的卷积核进行卷积运算，最后展开为一个1*n的向量。

在卷积神经网络中，全连接层一般使用Softmax函数来进行分类。Softmax函数适用于数据分类，用于保证每个分类概率总和为1。

卷积神经网络（CNN）的计算过程虽然讲解繁琐，但对于了解深刻理解神经网络算法非常有益。卷积神经网络经过近30年的发展拥有多条网络发展分支，并且持续高速发展之中。其中有网络层数加深的VGG16与VGG19等，有卷积模块增强的NIN网络等，从分类任务向目标检测任务过度的新型网络R-CNN等，图4-29展示了卷积神经网络的不同发展分支。

#专栏作家#

白白，人人都是产品经理专栏作家。公众号：白白说话（xiaob-talk）。医药行业资深产品专家，负责人工智能行业类产品综合架构与技术开发。在行业云产品架构，药物设计AI辅助、医疗知识图谱等领域有深入研究。

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