深度学习——卷积神经网络（convolutional neural network）CNN详解（一）—

深度学习——卷积神经网络（convolutional neural network）CNN详解（一）——概述. 步骤清晰0基础可看

在CNN的学习过程中我会提供相应的手算例子帮助理解训练过程。

其他关于神经网络的学习链接如下：

一、了解卷积神经网络

卷积神经网络的作用

总的来说，卷积神经网络的第一个主要作用是对图像进行特征提取，所谓特征提取，就是明白图像的那部分重要，哪部分不重要，然后我们就得到了一个能够识别图像的机器。当我们输入其他的图像，这个机器可以对新输入的图像进行判断，也就是进行相应的任务（分类，目标检测）。

比如，假如我用人眼分辨不出猫和狗，需要机器来帮我。当然，我们能分清猫狗，但是当有更复杂的图像处理任务时，就需要机器帮忙分辨。

一般的CNN训练过程会用到两个数据集。第一个是训练集（Train set），一个是测试集（Test set）。

1.训练过程

训练集里面猫狗都有，并且有正确的标签，所谓的标签就是这个训练集里面的每一张图片都有正确的分类。比如我们用0代替猫，用1来代替狗，训练集里面的每张图都有对应的0，1值。我们将训练集里面的每张图输入到CNN中去训练，让这个机器知道猫狗的不同特征，让它能够判断什么是猫，什么是狗。

我们的目的是优化CNN模型，让CNN模型具有分类猫狗的能力。所有对于无论什么优化任务，我们需要有目标函数，CNN里常用的损失函数叫做交叉熵损失函数，我们的目的是让分类损失最小。其实归根到底，就是数学中的最优化问题，找到最优解。这些内容我会在稍后的章节中一一说明，本章的学习任务是理解CNN的运作过程。

训练过程可以分解为前向传播（Forward Propagation）和反向传播（Backpropagation），以下的解释以分类猫狗为例。

（1）前向传播

目的： 前向传播旨在从输入的图像数据中提取特征，并预测图像是属于“猫”还是“狗”。
作用： 通过前向传播，CNN能够识别图像中的纹理、形状和模式等特征，为分类提供依据。

过程：

输入层： 输入待分类的图像（例如，一个灰度或彩色图像）。
卷积层： 图像通过一个或多个卷积层，这些层使用不同的卷积核（或滤波器）来提取图像的局部特征，如边缘、纹理等。
激活函数： 通常在卷积层之后应用ReLU激活函数，引入非线性，帮助网络学习更复杂的特征表示。
池化层（可选）： 使用最大池化或平均池化来降低特征图的空间尺寸，减少参数数量，提取主要特征。
全连接层： 卷积层和池化层的输出被展平并通过一个或多个全连接层，这些层将学习到的特征映射到最终的分类结果。
输出层： 最后，通过一个具有两个输出单元的全连接层（对应于两个类别：“猫”和“狗”），通常使用Softmax激活函数来计算每个类别的概率。

（2）反向传播

目的： 反向传播用于调整网络的权重和偏置，以最小化预测输出和实际标签之间的差异。
作用： 通过反向传播，网络能够根据分类误差自我修正，提高分类准确性。

过程：

损失函数计算： 计算输出层的预测概率和实际标签（“猫”或“狗”）之间的误差，通常使用交叉熵损失。
梯度计算： 利用链式法则计算损失相对于网络中每个参数的梯度，从输出层逆向传递至输入层。
权重更新： 根据计算得到的梯度和预设的学习率，更新网络中的权重和偏置，以减少未来的预测误差。
迭代优化： 通过多次迭代前向传播和反向传播，不断优化网络参数，直到模型在猫狗分类任务上达到较高的准确率。

2.测试过程

训练完之后，我们将测试集里面的图片输进去，CNN就能给出一个预测值了，是猫或者狗，当然，也有可能预测错误。这个过程叫测试，测试能让我们知道我们训练的CNN模型到底好不好。

什么时候训练完，达到什么状态可以停止这个CNN模型的训练，这些内容在之后的章节中都会一一解释。

预测的正确率可以让我们判断不同CNN的性能好坏。比如一个CNN能将输进去的图全部预测正确，那性能就非常强了。顺带一提，输入到CNN模型的测试集里面的所有图片是不带标签的，但是我们为了了解CNN的性能，也就是为了知道它到底预测得对不对，在训练完之后的评估阶段，会用带标签的测试集评估，我们有一系列的指标评估模型性能，这些指标稍后得章节里面会提到。

3.标签问题

但是当我们用CNN实战应用的时候，比如依靠病人的肺部X光判断他有没有得肺炎，我们肯定是不知道正确答案的。所以训练一个性能强大的CNN是非常重要的，这有助于我们之后的实战应用。当人脑不足以做出判断时，机器会加以辅助。就按这个例子来说，一个已经过测试性能优秀的CNN来判断肺炎与否，当医生用自己的专业知识对这个病人的诊断结果不太确定时，机器的预测结果可以辅助医生进行诊断。这就是CNN强大的应用价值。

总结卷积神经网络其主要作用包括：