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9851e010
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3月 08, 2017
作者:
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Tao Luo
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3月 08, 2017
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recognize_digits/README.en.md
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recognize_digits/README.md
recognize_digits/README.md
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recognize_digits/image/conv_layer.png
recognize_digits/image/conv_layer.png
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recognize_digits/index.en.html
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recognize_digits/index.html
recognize_digits/index.html
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未找到文件。
recognize_digits/README.en.md
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@@ -70,7 +70,7 @@ Fig. 3. Multilayer Perceptron network architecture<br/>
#### Convolutional Layer
<p
align=
"center"
>
<img
src=
"image/conv_layer
_en.png"
width=
500
><br/>
<img
src=
"image/conv_layer
.png"
width=
'750'
><br/>
Fig. 4. Convolutional layer
<br/>
</p>
...
...
recognize_digits/README.md
浏览文件 @
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...
...
@@ -67,11 +67,11 @@ Softmax回归模型采用了最简单的两层神经网络,即只有输入层
### 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)
在多层感知器模型中,将图像展开成一维向量输入到网络中,忽略了图像的位置和结构信息,而卷积神经网络能够更好的利用图像的结构信息。
[
LeNet-5
](
http://yann.lecun.com/exdb/lenet/
)
是一个较简单的卷积神经网络。图
6
显示了其结构:输入的二维图像,先经过两次卷积层到池化层,再经过全连接层,最后使用softmax分类作为输出层。下面我们主要介绍卷积层和池化层。
在多层感知器模型中,将图像展开成一维向量输入到网络中,忽略了图像的位置和结构信息,而卷积神经网络能够更好的利用图像的结构信息。
[
LeNet-5
](
http://yann.lecun.com/exdb/lenet/
)
是一个较简单的卷积神经网络。图
4
显示了其结构:输入的二维图像,先经过两次卷积层到池化层,再经过全连接层,最后使用softmax分类作为输出层。下面我们主要介绍卷积层和池化层。
<p
align=
"center"
>
<img
src=
"image/cnn.png"
><br/>
图
6
. LeNet-5卷积神经网络结构
<br/>
图
4
. LeNet-5卷积神经网络结构
<br/>
</p>
#### 卷积层
...
...
@@ -79,17 +79,11 @@ Softmax回归模型采用了最简单的两层神经网络,即只有输入层
卷积层是卷积神经网络的核心基石。在图像识别里我们提到的卷积是二维卷积,即离散二维滤波器(也称作卷积核)与二维图像做卷积操作,简单的讲是二维滤波器滑动到二维图像上所有位置,并在每个位置上与该像素点及其领域像素点做内积。卷积操作被广泛应用与图像处理领域,不同卷积核可以提取不同的特征,例如边沿、线性、角等特征。在深层卷积神经网络中,通过卷积操作可以提取出图像低级到复杂的特征。
<p
align=
"center"
>
<img
src=
"image/conv_layer.png"
><br/>
图
4
. 卷积层图片
<br/>
<img
src=
"image/conv_layer.png"
width=
'750'
><br/>
图
5
. 卷积层图片
<br/>
</p>
图4给出一个卷积计算过程的示例图,输入图像大小为$H=5,W=5,D=3$,即$5
\t
imes 5$大小的3通道(RGB,也称作深度)彩色图像。这个示例图中包含两(用$K$表示)组卷积核,即图中滤波器$W_0$和$W_1$。在卷积计算中,通常对不同的输入通道采用不同的卷积核,如图示例中每组卷积核包含($D=3)$个$3
\t
imes 3$(用$F
\t
imes F$表示)大小的卷积核。另外,这个示例中卷积核在图像的水平方向($W$方向)和垂直方向($H$方向)的滑动步长为2(用$S$表示);对输入图像周围各填充1(用$P$表示)个0,即图中输入层原始数据为蓝色部分,灰色部分是进行了大小为1的扩展,用0来进行扩展。经过卷积操作得到输出为$3
\t
imes 3
\t
imes 2$(用$H_{o}
\t
imes W_{o}
\t
imes K$表示)大小的特征图,即$3
\t
imes 3$大小的2通道特征图,其中$H_o$计算公式为:$H_o = (H - F + 2
\t
imes P)/S + 1$,$W_o$同理。 而输出特征图中的每个像素,是每组滤波器与输入图像每个特征图的内积再求和,再加上偏置$b_o$,偏置通常对于每个输出特征图是共享的。例如图中输出特征图$o[:,:,0]$中的第一个$2$计算如下:
$$ o[0,0,0] =
\s
um x[0:3,0:3,0]
* w_{0}[:,:,0]] + \sum x[0:3,0:3,1] *
w_{0}[:,:,1]] +
\s
um x[0:3,0:3,2]
*
w_{0}[:,:,2]] + b_0 = 2 $$
$$
\s
um x[0:3,0:3,0]
* w_{0}[:,:,0]] = 0*
1 + 0
*1 + 0*
1 + 0
*1 + 1*
1 + 2
*(-1) + 0*
(-1) + 0
*1 + 0*
(-1) = -1 $$
$$
\s
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* w_{0}[:,:,1]] = 0*
0 + 0
*1 + 0*
1 + 0
*(-1) + 0*
0 + 1
*1 + 0*
1 + 2
*0 + 1*
1 = 2 $$
$$
\s
um x[0:3,0:3,2]
* w_{0}[:,:,2]] = 0*
(-1) + 0
*1 + 0*
(-1) + 0
*0 + 1*
1 + 1
*0 + 0*
(-1) + 1
*0 + 1*
(-1) = 0 $$
$$ b_0 = 1 $$
图5给出一个卷积计算过程的示例图,输入图像大小为$H=5,W=5,D=3$,即$5
\t
imes 5$大小的3通道(RGB,也称作深度)彩色图像。这个示例图中包含两(用$K$表示)组卷积核,即图中滤波器$W_0$和$W_1$。在卷积计算中,通常对不同的输入通道采用不同的卷积核,如图示例中每组卷积核包含($D=3)$个$3
\t
imes 3$(用$F
\t
imes F$表示)大小的卷积核。另外,这个示例中卷积核在图像的水平方向($W$方向)和垂直方向($H$方向)的滑动步长为2(用$S$表示);对输入图像周围各填充1(用$P$表示)个0,即图中输入层原始数据为蓝色部分,灰色部分是进行了大小为1的扩展,用0来进行扩展。经过卷积操作得到输出为$3
\t
imes 3
\t
imes 2$(用$H_{o}
\t
imes W_{o}
\t
imes K$表示)大小的特征图,即$3
\t
imes 3$大小的2通道特征图,其中$H_o$计算公式为:$H_o = (H - F + 2
\t
imes P)/S + 1$,$W_o$同理。 而输出特征图中的每个像素,是每组滤波器与输入图像每个特征图的内积再求和,再加上偏置$b_o$,偏置通常对于每个输出特征图是共享的。输出特征图$o[:,:,0]$中的最后一个$-2$计算如图5右下角公式所示。
在卷积操作中卷积核是可学习的参数,经过上面示例介绍,每层卷积的参数大小为$D
\t
imes F
\t
imes F
\t
imes K$。在多层感知器模型中,神经元通常是全部连接,参数较多。而卷积层的参数较少,这也是由卷积层的主要特性即局部连接和共享权重所决定。
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@@ -103,10 +97,10 @@ $$ b_0 = 1 $$
<p
align=
"center"
>
<img
src=
"image/max_pooling.png"
width=
"400px"
><br/>
图
5
. 池化层图片
<br/>
图
6
. 池化层图片
<br/>
</p>
池化是非线性下采样的一种形式,主要作用是通过减少网络的参数来减小计算量,并且能够在一定程度上控制过拟合。通常在卷积层的后面会加上一个池化层。池化包括最大池化、平均池化等。其中最大池化是用不重叠的矩形框将输入层分成不同的区域,对于每个矩形框的数取最大值作为输出层,如图
5
所示。
池化是非线性下采样的一种形式,主要作用是通过减少网络的参数来减小计算量,并且能够在一定程度上控制过拟合。通常在卷积层的后面会加上一个池化层。池化包括最大池化、平均池化等。其中最大池化是用不重叠的矩形框将输入层分成不同的区域,对于每个矩形框的数取最大值作为输出层,如图
6
所示。
更详细的关于卷积神经网络的具体知识可以参考
[
斯坦福大学公开课
](
http://cs231n.github.io/convolutional-networks/
)
和
[
图像分类
](
https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/image_classification/README.md
)
教程。
...
...
recognize_digits/image/conv_layer.png
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Swipe
Onion skin
recognize_digits/image/conv_layer_en.png
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22ed2a01
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recognize_digits/index.en.html
浏览文件 @
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@@ -112,7 +112,7 @@ Fig. 3. Multilayer Perceptron network architecture<br/>
#### Convolutional Layer
<p
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"center"
>
<img
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"image/conv_layer
_en.png"
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500
><br/>
<img
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"image/conv_layer
.png"
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'750'
><br/>
Fig. 4. Convolutional layer
<br/>
</p>
...
...
recognize_digits/index.html
浏览文件 @
9851e010
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@@ -109,11 +109,11 @@ Softmax回归模型采用了最简单的两层神经网络,即只有输入层
### 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)
在多层感知器模型中,将图像展开成一维向量输入到网络中,忽略了图像的位置和结构信息,而卷积神经网络能够更好的利用图像的结构信息。[LeNet-5](http://yann.lecun.com/exdb/lenet/)是一个较简单的卷积神经网络。图
6
显示了其结构:输入的二维图像,先经过两次卷积层到池化层,再经过全连接层,最后使用softmax分类作为输出层。下面我们主要介绍卷积层和池化层。
在多层感知器模型中,将图像展开成一维向量输入到网络中,忽略了图像的位置和结构信息,而卷积神经网络能够更好的利用图像的结构信息。[LeNet-5](http://yann.lecun.com/exdb/lenet/)是一个较简单的卷积神经网络。图
4
显示了其结构:输入的二维图像,先经过两次卷积层到池化层,再经过全连接层,最后使用softmax分类作为输出层。下面我们主要介绍卷积层和池化层。
<p
align=
"center"
>
<img
src=
"image/cnn.png"
><br/>
图
6
. LeNet-5卷积神经网络结构
<br/>
图
4
. LeNet-5卷积神经网络结构
<br/>
</p>
#### 卷积层
...
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@@ -121,17 +121,11 @@ Softmax回归模型采用了最简单的两层神经网络,即只有输入层
卷积层是卷积神经网络的核心基石。在图像识别里我们提到的卷积是二维卷积,即离散二维滤波器(也称作卷积核)与二维图像做卷积操作,简单的讲是二维滤波器滑动到二维图像上所有位置,并在每个位置上与该像素点及其领域像素点做内积。卷积操作被广泛应用与图像处理领域,不同卷积核可以提取不同的特征,例如边沿、线性、角等特征。在深层卷积神经网络中,通过卷积操作可以提取出图像低级到复杂的特征。
<p
align=
"center"
>
<img
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"image/conv_layer.png"
><br/>
图
4
. 卷积层图片
<br/>
<img
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"image/conv_layer.png"
width=
'750'
><br/>
图
5
. 卷积层图片
<br/>
</p>
图4给出一个卷积计算过程的示例图,输入图像大小为$H=5,W=5,D=3$,即$5 \times 5$大小的3通道(RGB,也称作深度)彩色图像。这个示例图中包含两(用$K$表示)组卷积核,即图中滤波器$W_0$和$W_1$。在卷积计算中,通常对不同的输入通道采用不同的卷积核,如图示例中每组卷积核包含($D=3)$个$3 \times 3$(用$F \times F$表示)大小的卷积核。另外,这个示例中卷积核在图像的水平方向($W$方向)和垂直方向($H$方向)的滑动步长为2(用$S$表示);对输入图像周围各填充1(用$P$表示)个0,即图中输入层原始数据为蓝色部分,灰色部分是进行了大小为1的扩展,用0来进行扩展。经过卷积操作得到输出为$3 \times 3 \times 2$(用$H_{o} \times W_{o} \times K$表示)大小的特征图,即$3 \times 3$大小的2通道特征图,其中$H_o$计算公式为:$H_o = (H - F + 2 \times P)/S + 1$,$W_o$同理。 而输出特征图中的每个像素,是每组滤波器与输入图像每个特征图的内积再求和,再加上偏置$b_o$,偏置通常对于每个输出特征图是共享的。例如图中输出特征图$o[:,:,0]$中的第一个$2$计算如下:
$$ o[0,0,0] = \sum x[0:3,0:3,0] * w_{0}[:,:,0]] + \sum x[0:3,0:3,1] * w_{0}[:,:,1]] + \sum x[0:3,0:3,2] * w_{0}[:,:,2]] + b_0 = 2 $$
$$ \sum x[0:3,0:3,0] * w_{0}[:,:,0]] = 0*1 + 0*1 + 0*1 + 0*1 + 1*1 + 2*(-1) + 0*(-1) + 0*1 + 0*(-1) = -1 $$
$$ \sum x[0:3,0:3,1] * w_{0}[:,:,1]] = 0*0 + 0*1 + 0*1 + 0*(-1) + 0*0 + 1*1 + 0*1 + 2*0 + 1*1 = 2 $$
$$ \sum x[0:3,0:3,2] * w_{0}[:,:,2]] = 0*(-1) + 0*1 + 0*(-1) + 0*0 + 1*1 + 1*0 + 0*(-1) + 1*0 + 1*(-1) = 0 $$
$$ b_0 = 1 $$
图5给出一个卷积计算过程的示例图,输入图像大小为$H=5,W=5,D=3$,即$5 \times 5$大小的3通道(RGB,也称作深度)彩色图像。这个示例图中包含两(用$K$表示)组卷积核,即图中滤波器$W_0$和$W_1$。在卷积计算中,通常对不同的输入通道采用不同的卷积核,如图示例中每组卷积核包含($D=3)$个$3 \times 3$(用$F \times F$表示)大小的卷积核。另外,这个示例中卷积核在图像的水平方向($W$方向)和垂直方向($H$方向)的滑动步长为2(用$S$表示);对输入图像周围各填充1(用$P$表示)个0,即图中输入层原始数据为蓝色部分,灰色部分是进行了大小为1的扩展,用0来进行扩展。经过卷积操作得到输出为$3 \times 3 \times 2$(用$H_{o} \times W_{o} \times K$表示)大小的特征图,即$3 \times 3$大小的2通道特征图,其中$H_o$计算公式为:$H_o = (H - F + 2 \times P)/S + 1$,$W_o$同理。 而输出特征图中的每个像素,是每组滤波器与输入图像每个特征图的内积再求和,再加上偏置$b_o$,偏置通常对于每个输出特征图是共享的。输出特征图$o[:,:,0]$中的最后一个$-2$计算如图5右下角公式所示。
在卷积操作中卷积核是可学习的参数,经过上面示例介绍,每层卷积的参数大小为$D \times F \times F \times K$。在多层感知器模型中,神经元通常是全部连接,参数较多。而卷积层的参数较少,这也是由卷积层的主要特性即局部连接和共享权重所决定。
...
...
@@ -145,10 +139,10 @@ $$ b_0 = 1 $$
<p
align=
"center"
>
<img
src=
"image/max_pooling.png"
width=
"400px"
><br/>
图
5
. 池化层图片
<br/>
图
6
. 池化层图片
<br/>
</p>
池化是非线性下采样的一种形式,主要作用是通过减少网络的参数来减小计算量,并且能够在一定程度上控制过拟合。通常在卷积层的后面会加上一个池化层。池化包括最大池化、平均池化等。其中最大池化是用不重叠的矩形框将输入层分成不同的区域,对于每个矩形框的数取最大值作为输出层,如图
5
所示。
池化是非线性下采样的一种形式,主要作用是通过减少网络的参数来减小计算量,并且能够在一定程度上控制过拟合。通常在卷积层的后面会加上一个池化层。池化包括最大池化、平均池化等。其中最大池化是用不重叠的矩形框将输入层分成不同的区域,对于每个矩形框的数取最大值作为输出层,如图
6
所示。
更详细的关于卷积神经网络的具体知识可以参考[斯坦福大学公开课]( http://cs231n.github.io/convolutional-networks/ )和[图像分类](https://github.com/PaddlePaddle/book/blob/develop/image_classification/README.md)教程。
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