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卷积神经网络概述

卷积神经网络是深度学习在计算机视觉领域的突破性成果。在计算机视觉领域。往往输入的图像都很大，使用全连接网络的话，计算的代价较高。另外图像也很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不高。

卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是含有卷积层的神经网络。卷积层的作用就是用来自动学习、提取图像的特征。

CNN网络主要有三部分构成：卷积层、池化层和全连接层构成，其中卷积层负责提取图像中的局部特征；池化层用来大幅降低参数量级(降维)；全连接层类似人工神经网络的部分，用来输出想要的结果。

图像概述

图像是由像素点组成的，每个像素点的值范围为：[0，255]，像素值越大意味着较亮。比如一张 200x200 的图像，则是由 40000 个像素点组成，如果每个像素点都是 0 的话，意味着这是一张全黑的图像。

彩色图一般都是多通道的图像，所谓多通道可以理解为图像由多个不同的图像层叠加而成，例如看到的彩色图像一般都是由 RGB 三个通道组成的，还有一些图像具有 RGBA 四个通道，最后一个通道为透明通道，该值越小，则图像越透明。

卷积层

卷积计算

Padding

Stride

多通道卷积计算

多卷积核卷积计算

特征图大小

池化层

池化层 (Pooling) 降低维度，缩减模型大小，提高计算速度。即：主要对卷积层学习到的特征图进行下采样（SubSampling）处理。池化层主要有两种：最大池化、平均池化。

池化层计算

Stride

Padding

多通道池化计算

案例-图像分类

CIFAR10 数据集

from torchvision.datasets import CIFAR10
from torchvision.transforms import Compose
from torchvision.transforms import ToTensor
from torch.utils.data import DataLoader# 1. 数据集基本信息
def test01():# 加载数据集train = CIFAR10(root='data', train=True, transform=Compose([ToTensor()]))valid = CIFAR10(root='data', train=False, transform=Compose([ToTensor()]))# 数据集数量print('训练集数量:', len(train.targets))print('测试集数量:', len(valid.targets))# 数据集形状print("数据集形状:", train[0][0].shape)# 数据集类别print("数据集类别:", train.class_to_idx)# 2. 数据加载器
def test02():train = CIFAR10(root='data', train=True, transform=Compose([ToTensor()]))dataloader = DataLoader(train, batch_size=8, shuffle=True)for x, y in dataloader:print(x.shape)print(y)breakif __name__ == '__main__':test01()test02()

搭建图像分类网络

class ImageClassification(nn.Module):def __init__(self):super(ImageClassification, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, stride=1, kernel_size=3)self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, stride=1, kernel_size=3)self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)self.linear1 = nn.Linear(576, 120)self.linear2 = nn.Linear(120, 84)self.out = nn.Linear(84, 10)def forward(self, x):x = F.relu(self.conv1(x))x = self.pool1(x)x = F.relu(self.conv2(x))x = self.pool2(x)# 由于最后一个批次可能不够 32，所以需要根据批次数量来 flattenx = x.reshape(x.size(0), -1)x = F.relu(self.linear1(x))x = F.relu(self.linear2(x))return self.out(x)

编写训练函数

使用多分类交叉熵损失函数，Adam 优化器：

def train():# 加载 CIFAR10 训练集, 并将其转换为张量transgform = Compose([ToTensor()])cifar10 = torchvision.datasets.CIFAR10(root='data', train=True, download=True, transform=transgform)# 构建图像分类模型model = ImageClassification()# 构建损失函数criterion = nn.CrossEntropyLoss()# 构建优化方法optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3)# 训练轮数epoch = 100for epoch_idx in range(epoch):# 构建数据加载器dataloader = DataLoader(cifar10, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)# 样本数量sam_num = 0# 损失总和total_loss = 0.0# 开始时间start = time.time()correct = 0for x, y in dataloader:# 送入模型output = model(x)# 计算损失loss = criterion(output, y)# 梯度清零optimizer.zero_grad()# 反向传播loss.backward()# 参数更新optimizer.step()correct += (torch.argmax(output, dim=-1) == y).sum()total_loss += (loss.item() * len(y))sam_num += len(y)print('epoch:%2s loss:%.5f acc:%.2f time:%.2fs' %(epoch_idx + 1,total_loss / sam_num,correct / sam_num,time.time() - start))# 序列化模型torch.save(model.state_dict(), 'model/image_classification.bin')

编写预测函数

def test():# 加载 CIFAR10 测试集, 并将其转换为张量transgform = Compose([ToTensor()])cifar10 = torchvision.datasets.CIFAR10(root='data', train=False, download=True, transform=transgform)# 构建数据加载器dataloader = DataLoader(cifar10, batch_size=BATCH_SIZE, shuffle=True)# 加载模型model = ImageClassification()model.load_state_dict(torch.load('model/image_classification.bin'))model.eval()total_correct = 0total_samples = 0for x, y in dataloader:output = model(x)total_correct += (torch.argmax(output, dim=-1) == y).sum()total_samples += len(y)print('Acc: %.2f' % (total_correct / total_samples))

总结

可以从以下几个方面来调整网络：

1. 增加卷积核输出通道数
2. 增加全连接层的参数量
3. 调整学习率
4. 调整优化方法
5. 修改激活函数
6. 等等...

把学习率由 1e-3 修改为 1e-4，并网络参数量增加如下代码所示：

class ImageClassification(nn.Module):def __init__(self):super(ImageClassification, self).__init__()self.conv1 = nn.Conv2d(3, 32, stride=1, kernel_size=3)self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)self.conv2 = nn.Conv2d(32, 128, stride=1, kernel_size=3)self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)self.linear1 = nn.Linear(128 * 6 * 6, 2048)self.linear2 = nn.Linear(2048, 2048)self.out = nn.Linear(2048, 10)def forward(self, x):x = F.relu(self.conv1(x))x = self.pool1(x)x = F.relu(self.conv2(x))x = self.pool2(x)# 由于最后一个批次可能不够 32，所以需要根据批次数量来 flattenx = x.reshape(x.size(0), -1)x = F.relu(self.linear1(x))x = F.dropout(x, p=0.5)x = F.relu(self.linear2(x))x = F.dropout(x, p=0.5)return self.out(x)