卷积神经网络全面解析之代码详解.docx

 HYPERLINK /view/6b0d951d49649b6649d74750 \o 卷积神经网络全面解析(3) \t _blank 卷积神经网络全面解析之代码详解 本文介绍多层感知机算法，特别是详细解读其代码实现，基于python theano，代码来自： HYPERLINK /tutorial/lenet.html \l lenet \t _blank Convolutional Neural Networks (LeNet)。 一、CNN卷积神经网络原理简介 要讲明白卷积神经网络，估计得长篇大论，网上有很多博文已经写得很好了，所以本文就不重复了，如果你了解CNN，那可以往下看，本文主要是详细地解读CNN的实现代码。 CNN的最大特点就是稀疏连接（局部感受）和权值共享，如下面两图所示，左为稀疏连接，右为权值共享。稀疏连接和权值共享可以减少所要训练的参数，减少计算复杂度。 ? ? ? ? 至于CNN的结构，以经典的LeNet5来说明： 这个图真是无处不在，一谈CNN，必说LeNet5，这图来自于这篇论文： HYPERLINK /exdb/publis/pdf/lecun-98.pdf \t _blank Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition，论文很长，第7页那里开始讲LeNet5这个结构，建议看看那部分。 我这里简单说一下，LeNet5这张图从左到右，先是input，这是输入层，即输入的图片。input-layer到C1这部分就是一个卷积层（convolution运算），C1到S2是一个子采样层（pooling运算），关于卷积和子采样的具体过程可以参考下图： 然后，S2到C3又是卷积，C3到S4又是子采样，可以发现，卷积和子采样都是成对出现的，卷积后面一般跟着子采样。S4到C5之间是全连接的，这就相当于一个MLP的隐含层了（如果你不清楚MLP，参考《 HYPERLINK /u012162613/article/details\t _blank DeepLearning tutorial（3）MLP多层感知机原理简介+代码详解》）。C5到F6同样是全连接，也是相当于一个MLP的隐含层。最后从F6到输出output，其实就是一个分类器，这一层就叫分类层。 ok，CNN的基本结构大概就是这样，由输入、卷积层、子采样层、全连接层、分类层、输出这些基本“构件”组成，一般根据具体的应用或者问题，去确定要多少卷积层和子采样层、采用什么分类器。当确定好了结构以后??如何求解层与层之间的连接参数？一般采用向前传播（FP）+向后传播（BP）的方法来训练。具体可参考上面给出的链接。 二、CNN卷积神经网络代码详细解读（基于python+theano） 代码来自于深度学习教程： HYPERLINK /tutorial/lenet.html \l lenet \t _blank Convolutional Neural Networks (LeNet)，这个代码实现的是一个简化了的LeNet5，具体如下： 没有实现location-specific gain and bias parameters 用的是maxpooling，而不是average_pooling 分类器用的是softmax，LeNet5用的是rbf LeNet5第二层并不是全连接的，本程序实现的是全连接 另外，代码里将卷积层和子采用层合在一起，定义为“LeNetConvPoolLayer“（卷积采样层），这好理解，因为它们总是成对出现。但是有个地方需要注意，代码中将卷积后的输出直接作为子采样层的输入，而没有加偏置b再通过sigmoid函数进行映射，即没有了下图中fx后面的bx以及sigmoid映射，也即直接由fx得到Cx。 最后，代码中第一个卷积层用的卷积核有20个，第二个卷积层用50个，而不是上面那张LeNet5图中所示的6个和16个。 了解了这些，下面看代码： （1）导入必要的模块 import cPickle import gzip import os import sys import time import numpy import theano import theano.tensor as T from theano.tensor.signal import downsample from theano.tensor.nnet import conv （2）定义CNN的基本构件 CNN的基本构件包括卷积采样层、隐含层、分类器，如下 定义LeNetConvPoolLayer（卷积+采样层） 见代码注释： 卷积+下采样合成一个层LeNetConv