在 TensorFlow 之中使用卷积神经网络

在之前的学习过程之中，我们已经使用过卷积神经网络，但是我们并没有真正的了解该网络的原理以及详细的使用规则。因此这节课我们便学习以下什么是卷积神经网络，并且了解如何在 TensorFlow 之中使用卷积神经网络。

1. 什么是卷积神经网络

卷积神经网络，Convolutional Neural Network，简称 CNN ，是一种在图像领域最常使用的一种神经网络。

卷积神经网络总体来说可以分为三个部分：

卷积层：用于提取数据的特征；
池化层：对提取的特征的规模进行缩小，减少运算量；
全连接层：FC 层，在 TensorFlow 之中就是 Dense 层。

卷积层最常用的作用就是用来 “提取特征”，也就是将二维数据的 “特征” 提取出来，而我们最常使用的二维数据就是图片数据。

那么什么是特征？简单来说，特征就是数据中所包含的信息，我们对一个数据进行分类，利用的就是它的所包含的信息进行分类。而特征的形式多种多样，可以是二维向量，也可以是三维向量，当然也可以是一维向量。

2. 卷积层的原理

要进行专业的原理解释需要很多的数学推算，这里以平常最常见的二维卷积对图片进行处理为例进行说明。

说到卷积层，就不得不谈起卷积层的最重要的一个概念：卷积核。

卷积核可以看作是一个算子，它会对图片数据的每个像素进行一次遍历，并且得到一个新的数据。

比如说，我们目前有一个图片数据，它的具体的数据为如下所示，其中每个数据表示一个像素点的数据。

假如我们的卷积核为：

1 0 1
0 1 0
1 0 1

那么卷积核会从左上角开始扫描，按照从左到右，从上到下的顺序进行扫描。

对于每一次扫描，得到的结果为：

结果 = 求和（卷积核每个位置的系数 * 扫描区域之中对应位置的数据）

比如对于第一次扫描，扫描区域为：

1 2 1 
0 2 3 
4 2 0

那么我们得到结果为

1*1 + 2*0 + 1*1 +
0*0 + 2*1 + 3*0 +
4*1 + 2*0 + 0*1 = 8

用动画形式展示来说就是 (图片来源于链接)：

图片描述

3. 池化层的原理

池化层的原理相对而言比较简单，它和卷积层一样，都包括一个算子，只不过该算子在扫描的过程之中不会经过之前扫描的部分，也就是说每个数据只会被扫描一遍。

用动画形式展示来说就是 (图片来源于链接)：

图片描述

不同的池化方法对应着不同的池化层，我们最常使用的是最大池化与平均池化：

最大池化：取扫描区域的最大值；
平均池化：取扫描区域的平均值。

3. 如何在 TensorFlow 之中使用卷积神经网络

1. 如何在 TensorFlow 之中使用卷积层

在 TensorFlow 之中，使用卷积层的具体 API 为：

tf.keras.layers.Conv2D(
    filters, kernel_size, strides=(1, 1), padding='valid',
    dilation_rate=(1, 1), activation=None, ......)

其中我们最常用的参数的具体含义包括：

filters：得到特征的通道数量，比如一般 RGB 的通道为 3 ，我们可以指定 filter 来输出指定通道数量的特征；
kernel_size：卷积核的大小，也就是算子的大小，可以为一个二维元组，也可以是一个整数（此时卷积核为正方形）；
strides=(1, 1)：卷积核移动的步伐，一般每次向右移动一格，每行向下移动一格，我们可以手动指定移动的步伐的大小。
padding=‘valid’：是否使用 Padding ，也就是说是否在原来数据的四周再加上一圈数据，这样可以让原图片的每个像素都在卷积核中央，可以选择为 valid 或者 same ；
dilation_rate=(1, 1)：是否采用空洞卷积，很少使用，只有在扩大视野的时候使用，这里不再展开描述；
activation=None：激活函数，和我们之前接触的卷积函数一样。

2. 如何在 TensorFlow 之中使用池化层

在 TensorFlow 之中，使用池化层的具体 API 为：

tf.keras.layers.MaxPool2D(
    pool_size=(2, 2), strides=None, padding='valid', ...
)

其中我们最常用的参数与卷积层类似，它们的具体含义包括：

pool_size: 池化算子的大小，和卷积层的 kernel_size 相似；
strides: 步伐大小，与卷积层的 strides 相同含义；
padding：是否进行填充，可以选择 valid 或者 same 。

3. 一个具体的卷积神经网络

由于我们在之前学习之中已经采用过卷积神经网络进行训练，因此同学们可以使用之前的数据进行训练，这里只是给出一个简单的网络模型，以及它的结构：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential([
        tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)),
        tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
        tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
        tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
        tf.keras.layers.Conv2D(128, (3, 3), activation='relu'),  
        tf.keras.layers.Flatten(),
        tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')])
model.summary()

我们可以得到数据为：

_________________________________________________________________
Layer (type)                 Output Shape              Param #   
=================================================================
conv2d_5 (Conv2D)            (None, 30, 30, 32)        896       
_________________________________________________________________
max_pooling2d_3 (MaxPooling2 (None, 15, 15, 32)        0         
_________________________________________________________________
conv2d_6 (Conv2D)            (None, 13, 13, 64)        18496     
_________________________________________________________________
max_pooling2d_4 (MaxPooling2 (None, 6, 6, 64)          0         
_________________________________________________________________
conv2d_7 (Conv2D)            (None, 4, 4, 128)         73856     
_________________________________________________________________
flatten_4 (Flatten)          (None, 2048)              0         
_________________________________________________________________
dense_15 (Dense)             (None, 128)               262272    
_________________________________________________________________
dense_16 (Dense)             (None, 64)                8256      
_________________________________________________________________
dense_17 (Dense)             (None, 10)                650       
=================================================================
Total params: 364,426
Trainable params: 364,426
Non-trainable params: 0
_________________________________________________________________

在这个模型之中，我们默认输入的图像数据为 32*32 大小，并且拥有三个通道。在该模型之中，我们使用了三个二维卷积层与两个最大池化层，从而达到提取特征的目的。最后我们使用了三个全连接层来进行预测并进行输出。

4. 小结

这节课之中我们学习了什么是卷积神经网络，同时我们有具体的学习了什么是卷积层以及什么是池化层。于此同时我们对于其两着在 TensorFlow 之中的具体使用进行了详细的说明，最后我们实现了一个卷积神经网络，可以用于图像分类处理。

图片描述