李宏毅机器学习笔记|李宏毅机器学习Task06——卷积神经网络CNN 机器学习|神经网络|cnn

李宏毅机器学习Task06——卷积神经网络CNN 仅作为学习笔记，参考学习笔记
1.为什么要用卷积神经网络
——简化神经网络的架构

用power-knowledge 去把原来全连接层中一些参数拿掉就成了CNN。

为什么我们有可能把一些参数拿掉（为什么可以用比较少的参数可以来做影像处理这件事情）？

大部分的模式其实要比整张的图像还要小，对一个neural来说，假设它要知道一个图像里面有没有某一个模式出现，它其实是不需要看整张图像，它只要看图像的一小部分。

同样的pattern在image里面，可能会出现在image不同的部分，但是代表的是同样的含义，它们有同样的形状，可以用同样的neural，同样的参数就可以把patter侦测出来。

我们知道一个图像可以做二次抽样，你把一个图像的奇数行，偶数列的像素点拿掉，变成原来十分之一的大小，不会影响人对这张图像的理解，这样就可以减少需要的参数。

2. CNN架构

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这个过程可以反复无数次，反复次数事先决定，它就是network的架构。做完决定要做的卷积和最大池化以后，你要做另外一件事，这件事情叫做flatten，再把flatten的输出丢到一般全连接前馈网络中，然后得到影像辨识的结果。

3.各层的作用

卷积层
当我们做这件事情就意味说：这两个neuron本来就在fully connect里面这两个neural本来是有自己的weight，当我们在做convolution时，首先把每一个neural连接的wight减少，强迫这两个neural共用一个weight。这件事就叫做shared weight，当我们做这件事情的时候，我们用的这个参数就比原来的更少。
最大池化层

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每一组里面可以选择它们的平均或者选最大的都可以，就是把四个value合成一个value。这个可以让你的image缩小。
flatten
flatten就是feature map拉直，拉直之后就可以丢到fully connected feedforward netwwork，然后就结束了。