寫在前面：大家好！我是【AI 菌】，一枚愛彈吉他的程序員。我
熱愛AI、熱愛分享、熱愛開源！ 這博客是我對學習的一點總結與記錄。如果您也對深度學習、機器視覺、算法、Python、C++感興趣，可以關注我的動態，我們一起學習，一起進步~
我的博客地址爲：【AI 菌】的博客
我的Github項目地址是：【AI 菌】的Github
本教程會持續更新，如果對您有幫助的話，歡迎star收藏~
前言:
在圖像分類以及目標檢測等任務中，卷積神經網絡已經得到了充分地運用。而對於常見的卷積神經網絡，我們經常可以看到卷積層、池化層、激活函數、全連接層的身影。直到現在，卷積層+激活函數+池化層+全連接層的結構仍然很實用，似乎已經成爲搭建卷積神經網絡的標配。下面我將從這四個方面分別介紹。
注：通常，池化層和激活函數又歸類於卷積層。這裏爲了講解方便，我分開介紹。
理論系列：
實戰系列：
深度學習環境搭建：Anaconda3+tensorflow2.0+PyCharm
TF2.0深度學習實戰（二）：用compile()和fit()快速搭建MINIST分類器
TF2.0深度學習實戰（三）：LeNet-5搭建MINIST分類器
TF2.0深度學習實戰（四）：搭建AlexNet卷積神經網絡
TF2.0深度學習實戰（六）：搭建GoogLeNet卷積神經網絡
1. 卷積層
卷積是一種有效提取圖片特徵的方法 。 一般用一個正方形卷積核，遍歷圖片上的每一個像素點。圖片與卷積核重合區域內相對應的每一個像素值，乘卷積核內相對應點的權重，然後求和， 再加上偏置後，最後得到輸出圖片中的一個像素值。
圖片分灰度圖和彩色圖，卷積核可以是單個也可以是多個，因此卷積操作分以下三種情況：
1.1 單通道輸入，單卷積核
這裏單通道指的是輸入爲灰度圖，單卷積核值卷積核個數是1個。
上面是 5x5x1 的灰度圖片，1 表示單通道，5x5 表示分辨率，共有 5 行 5列個灰度值。若用一個 3x3x1 的卷積覈對此 5x5x1 的灰度圖片進行卷積，偏置項b=1，則求卷積的計算是：(-1)x1+0x0+1x2+(-1)x5+0x4+1x2+(-1)x3+0x4+1x5+1=1（注意不要忘記加偏置 1）。
1.2 多通道輸入，單卷積核
多數情況下，輸入的圖片是 RGB 三個顏色組成的彩色圖，輸入的圖片包含了紅、綠、藍三層數據，卷積核的深度（通道數）應該等於輸入圖片的通道數，所以使用 3x3x3的卷積核，最後一個 3 表示匹配輸入圖像的 3 個通道，這樣這個卷積核有三通道，每個通道都會隨機生成 9 個待優化的參數，一共有 27 個待優化參數 w 和一個偏置 b。
注：這裏還是單個卷積核的情況，但是一個卷積核可以有多個通道。默認情況下，卷積核的通道數等於輸入圖片的通道數。
1.3 多通道輸入，多卷積核
多通道輸入、多卷積核是深度神經網絡中間最常見的形式。指的是多通道輸入，且用多個卷積核的情況。那麼卷積過程其實也很簡單，以3通道輸入，2個卷積核爲例：
（1）先取出一個卷積核與3通道的輸入進行卷積，這個過程就和多通道輸入，單卷積核一樣，得到一個1通道的輸出output1。同樣再取出第二個卷積核進行同樣的操作，得到第二個輸出output2
（2）將相同size的output1與output2進行堆疊，就得到2通道的輸出output。
爲了更直觀地理解，下面給出圖示：
圖中輸入X:[1,h,w,3]指的是：輸入1張高h寬w的3通道圖片。
卷積核W:[k,k,3,2]指的是：卷積核尺寸爲3*3，通道數爲3，個數爲2。
總結：
（1）卷積操作後，輸出的通道數=卷積核的個數
（2）卷積核的個數和卷積核的通道數是不同的概念。每層卷積核的個數在設計網絡時會給出，但是卷積核的通道數不一定會給出。默認情況下，卷積核的通道數=輸入的通道數，因爲這是進行卷積操作的必要條件。
1.4 填充padding
爲了使卷積操作後能得到滿意的輸出圖片尺寸，經常會使用padding對輸入進行填充操作。默認在圖片周圍填充0。
（1）全零填充padding=‘same’
使用same時，會自動對原圖進行全0填充，當步長爲1時，可以保證輸出的圖片與輸入的圖片尺寸一致。
輸出尺寸計算公式：輸入長/步長 （向上取整）
TensorFlow中實現如下：（這裏以卷積核個數：48，卷積核尺寸：3，步長：1，全填充爲例）
layers.Conv2D(48, kernel_size=3, strides=1, padding='same')
（2）不填充padding=‘valid’
使用valid時，不進行任何填充，直接進行卷積。
輸出尺寸計算公式：（輸入長-核長）/步長+1 （向下取整）
TensorFlow中實現如下：
layers.Conv2D(48, kernel_size=3, strides=1, padding='valid')
（3）自定義填充
一般是從上下左右四個方向進行填充，且左、右填充的列數一般相同，上、下填充的行數也應該相同。如下圖所示：
輸出尺寸計算公式：
其中，h,w爲原圖的高和寬，k是卷積核的尺寸，s是步長。
在TensorFlow2.0中，自定義填充過程中，padding參數的設置格式爲：
padding=[ [0，0]，[上，下]，[左，右]，[0，0] ]
# 例如要在上下左右各填充一個單位，實現如下：
layers.Conv2D(48, kernel_size=3, strides=1, padding=[[0,0], [1,1], [1,1], [0,0]])
2. 池化層
在卷積層中，可以通過調節步長參數 s 實現特徵圖的高寬成倍縮小，從而降低了網絡的參數量。實際上，除了通過設置步長，還有一種專門的網絡層可以實現尺寸縮減功能，它就是我們要介紹的池化層(Pooling layer)。
池化層同樣基於局部相關性的思想，通過從局部相關的一組元素中進行採樣或信息聚合，從而得到新的元素值。通常我們用到兩種池化進行下采樣：
（1）最大池化(Max Pooling)
從局部相關元素集中選取最大的一個元素值。
（2）平均池化(Average Pooling)
從局部相關元素集中計算平均值並返回。
3. 激活函數
激活函數也是神經網絡不可缺少的部分，常用的激活函數有好幾種，具體如何選擇合適的激活函數可參考我的這篇博文：神經網絡搭建：激活函數總結
4. 全連接層
全連接層簡稱FC。之所以叫全連接，是因爲每個神經元與前後相鄰層的每一個神經元都有連接關係。如下圖所示，是一個簡單的兩層全連接網絡，輸入時特徵，輸出是預測的結果。
全連接層的參數量是可以直接計算的，計算公式如下：
按照上圖搭建的兩層全連接網絡，要訓練分辨率僅僅是 28x28=784 的黑白圖像，就有近 40 萬個待優化的參數。現實生活中高分辨率的彩色圖像，像素點更多，且爲紅綠藍三通道信息。待優化的參數過多， 容易導致模型過擬合。爲避免這種現象，實際應用中一般不會將原始圖片直接喂入全連接網絡。
在實際應用中，會先對原始圖像進行卷積特徵提取，把提取到的特徵餵給全連接網絡，再讓全連接網絡計算出分類評估值。
更新：
2015 年，Google 研究人員Sergey 等基於參數標準化設計了BN層。BN層提出後，廣泛地應用在各種深度網絡模型上，使得網絡的超參數的設定更加自由，同時網絡的收斂速度更快，性能也更好。
詳細瞭解請看：神經網絡搭建：BN層