卷积神经网络的应用实例,卷积神经网络应用举例

深度学习之损失函数与激活函数的选择

深度学习领域里损失函数与激活函数的挑选，在深度神经网络反向传播算法中，我们总结了前向与反向传播的运用情况，所选用的损失函数是均方差，而激活函数是Sigmoid函数。

实际上DNN能够选用的损失函数和激活函数种类繁多。这些损失函数和激活函数具体怎样挑选呢？接下来是本文要探讨的部分。先来分析一下均方差与Sigmoid的组合存在哪些缺陷。

回顾Sigmoid激活函数的公式为：函数的形态呈现如下：从图形上能够观察到，针对Sigmoid函数，当z的数值持续增大时，函数曲线的走势会变得越来越平缓，表明在这个阶段导数σ′(z)的数值也会逐渐减小。

同样情况，当z数值持续减小，也会出现该现象。仅在z接近零时，导数σ′(z)数值显著。在均方差结合Sigmoid的反向传播方法里，每一层向前传播都要乘以σ′(z)，从而得出梯度变化量。

Sigmoid函数的图形特征表明，多数情况下，其导数值较低，这造成权重和偏置参数的调整过程进展迟缓，进而使得整个学习过程需要更长时间才能达到稳定状态，那么是否存在能够优化这一过程的途径呢？

交叉熵损失函数与Sigmoid激活函数的结合会导致反向传播过程缓慢kaiyun全站网页版登录，这一特性引发了一个关键问题，即如何提升收敛效率？更换激活函数显然是一个可行的方案。

另一种普遍的做法是采用交叉熵代价函数来替换均方误差代价函数，每个样本的交叉熵代价函数表达式为，其中，?代表向量的点积运算。

这种结构其实很常见，在逻辑回归原理概述中我们其实接触过类似的表达，只是当时我们是用最大似然方法推导出来的，而这个损失函数的正式名称是交叉熵

采用交叉熵代价函数，可以缓解Sigmoid函数导数变化导致反向传播算法效率不高的问题吗？让我们考察使用交叉熵时，输出层δL的梯度表现。

观察一下均方差代价函数中，当δL梯度采用交叉熵时，得到的δl梯度公式不再含有σ′(z)，梯度表现为预测结果与实际值的差异，由此计算出的Wl,bl的梯度也不涉及σ′(z)，因此能够规避反向传播速度迟缓的现象。

一般情况下，采用sigmoid激活函数时，交叉熵损失函数的表现要优于均方差损失函数。

对数似然损失函数结合softmax函数用于分类任务时，我们先前都认定输出为连续且可微的数值，然而在分类场景下，结果表现为多个离散的类别标签，那么如何借助深度神经网络处理此类问题呢？

深度神经网络分类模型需要其输出层神经元的值介于零和一之间，并且所有输出值加总必须等于一。显而易见，当前通用的深度神经网络无法达成这个条件。不过只需对现有的全连接深度神经网络进行轻微调整，就能用于处理分类任务。

当前DNN模型里，输出层第i个神经元的激活函数可以表述为这个形式，这种设计十分精巧，仅需将输出层原先的Sigmoid等激活函数，换成上述的函数形式即可实现。

这个函数就是我们的softmax函数。它在分类场景下应用非常普遍。采用深度神经网络解决分类任务时，在输出部分使用softmax函数是最常见的方式。

在分类任务中采用softmax激活函数时，通常搭配对数似然函数作为损失函数，具体表现为：yk的值要么是0要么是1，当某个训练样本属于第i类别时，yi等于1，而其他所有不等于i的j，其yj都等于0。

每个样本仅对应一个分类，因此该对数似然函数得以简化；可见损失函数仅与真实类别关联的输出相关；若假设真实类别为第i类，那么不属于第i类的其他序号对应的神经元梯度导数便直接归零。

针对实际分类中的第i种类别，其WiL的梯度求解方式如下：显而易见，这一过程相当简便，并且不存在前面章节提及的训练效率不高的情况。

softmax层反向传播完成后，后续普通深度神经网络层的反向传播过程，与前述普通深度神经网络的情况完全相同。梯度爆炸或梯度消失现象，在学习ReLU激活函数的深度神经网络时，人们一定都听过梯度爆炸和梯度消失这两个概念。

特别是梯度衰减，是制约深度神经网络和深度学习发展的一个核心难题，至今尚未彻底解决。所谓梯度爆炸和梯度衰减究竟是什么情况呢？

基本来说，反向传播的算法实施时，我们运用矩阵求导的链式法则，会形成一连串相乘的步骤，倘若每层相乘的数值都小于1，那么梯度在向前进阶乘时会逐渐减小，造成梯度消失的现象，相反，如果每层相乘的数值都大于1，梯度在向前进阶乘时会不断增大，从而引发梯度爆炸的情况。

举例说明梯度计算过程：假如数据样本造成每一层导数都低于1，那么在反向传播实施期间，第l层的δ值会伴随层级增加而逐渐减小，可能趋近于零，造成梯度近乎失效，进而使得先前隐藏层的W和b参数在反复优化中几乎不发生显著调整，根本无法实现收敛。

此事项当前尚无彻底的应对之策开yun体育app官网网页登录入口，至于梯度失控，通常能够借助调整深度神经网络架构中的起始数值加以处理。

解决梯度难以收敛的情况，可以尝试ReLU函数作为替代方案，这种函数在卷积网络中使用非常普遍，实践表明它有助于改善收敛状况，使得网络训练更为顺畅。

它长什么模样呢？其实构造非常容易，比先前讲过的各项激励函数都更为简便，其公式如下：就是说，数值若等于或超过零就维持原值，要是低于零便会被触发变为零。

其余用于深度神经网络的激活函数中，tanh是一种，它源自于sigmoid函数，其数学公式为：tanh，tanh函数与sigmoid函数的关联在于：相较于sigmoid函数，tanh函数的主要优势体现在输出值分布范围上，它产生的结果集中在区间内，因此其输出数据更适合进行归一化处理。

tanh函数的曲线在输入值较大时趋于平缓，其程度不如sigmoid函数显著，因此在计算梯度变化方面具有一定好处。不过，tanh函数是否优于sigmoid函数并非绝对，需要根据具体情境来判断。

softplus本质上是sigmoid函数的不定积分，其公式体现为：它的导数形式就是sigmoid函数。softplus的曲线形态与ReLU函数有相似之处。该函数的提出时间早于ReLU，可以看作ReLU的早期雏形。

PReLU是ReLU的一种变体，其名称就暗示了这种关系，它的一个显著特点在于，当输入值低于零时，并不会像传统ReLU那样直接将其置为0，而是会按照某个特定的比例进行压缩，具体效果可以参考下图所示。

上述内容我们深入探讨了DNN的损失函数和激活函数，关键内容如下：采用sigmoid激活函数时，交叉熵损失函数通常优于均方差损失函数；当DNN用于分类任务时，输出层常选用softmax激活函数配合对数似然损失函数；ReLU激活函数能够缓解梯度消失现象，在CNN模型中效果显著。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

卷积神经网络算法是什么？

一维构筑、二维构筑、全卷积构筑写作猫。

卷积神经网络属于前馈神经网络，具备深度构造，并且运用了卷积运算，它是一种深度学习中的典型算法。

卷积神经网络能够进行特征学习，可以按照它的层级构造对输入内容实施位移不敏感的识别，因为这个原因，它也被称作“位移不敏感型人工神经网络（位移不敏感型人工神经网络，SIANN）”。

卷积神经网络的结构特点在于层与层之间的关联方式，这种关联被称作是分布式的，与全链接网络那种每层节点都互相连通的方式不同，卷积网络里一个层里的节点只和邻近层里的一部分节点建立联系，而不是全部节点都参与连接。

详细来说，卷积神经网络第l层特征图上的每一个点（神经元），都仅仅由第l-1层中卷积核所覆盖的区域内的点的加权和构成。

卷积神经网络的稀疏连接能够起到约束作用，增强了网络构造的稳固程度和适应不同情况的能力，防止模型产生偏差，此外，稀疏连接缩小了参数数量，有助于网络迅速掌握知识，并且在运算过程中降低了对存储空间的需求。

卷积神经网络里，一个通道的所有特征图像素公用一套卷积核参数，这种特性叫做参数复用。

卷积神经网络的一个显著特点在于它采用了权重共享机制，这一点同那些拥有局部连接结构的其它网络形成了鲜明对比，因为后者即便运用了稀疏连接，各个连接的权重值也互不相同。权重共享与稀疏连接一样，都能有效降低卷积神经网络中参数的数量，同时还能够起到一定的正则化作用。

从整体网络结构角度分析，卷积神经网络的稀疏连接特性与权重共享特性可以理解为两种非常强的先验假设，即某一层神经元对其感受野以外的所有连接权重都固定为0值（不过感受野的位置可以发生变化），同时同一通道内所有神经元的连接权重都保持一致。

前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系

前馈神经网络是一种基础类型的神经网络结构，其神经元按层级顺序分布。各个神经元仅与上一层的神经元建立连接。它接收上一层的输出信号，并将其传递给下一层。各层级之间不存在信息回流。

BP神经网络是一种依据误差反向传递原则进行训练的多层前向网络结构。卷积神经网络含有卷积运算功能并且拥有深度层次的前向网络构造。

二、功能各异1、前馈式网络：常见类型涵盖感知器架构、反向传播体系以及径向基函数模型。

BP神经网络具有多种应用功能，包括函数模拟，通过输入向量与输出向量的训练来模拟特定函数关系；模式匹配，将已知的输出结果与输入数据进行关联分析；归类处理，依据输入数据的特征将其划分到不同类别中；以及信息精简，降低输出数据的维度以便于传输或保存。

卷积神经网络用途广泛，能够处理图像识别、物体识别等任务，还涉及计算机视觉、自然语言处理、物理学以及遥感科学等众多学科。它与其他类型神经网络存在关联，比如BP神经网络，两者同属于前馈神经网络，并且都属于人工神经网络。由此可见，它们在基本原理和整体结构上具有一致性。

三、功能各异1、前馈网络构造精简，用途普遍，可任意精确度拟合各类连续函数及平方可积函数，并且能准确反映所有有限训练数据集。2、反向传播网络非线性映射本领突出，网络构造灵活多变。

网络中间层数量以及各层神经元数目可以依据实际情形灵活配置，并且结构不同会导致其表现各异。卷积神经网络具备特征学习功能，能够按照层级构造对输入内容实施平移不变性分类。

扩展资料：BP神经网络在网络理论和性能方面都相当完善kaiyun全站登录网页入口，具有显著的优点，具体表现为非线性映射能力非常突出，同时网络结构也具有高度的灵活性。

网络内部层级数量以及各层神经单元数目能够依据实际状况灵活确定，并且结构不同会导致其表现效果有所区别。不过反向传播神经网络还存在若干核心不足之处。

掌握进程迟缓，哪怕面对一个基础性议题，通常也要经过数百回乃至数千回的掌握方能稳定下来，时常会碰壁于局部最小值，关于网络层级与神经元数量的选定，缺少配套的学说作为参考，模型的泛化才干相对不足

人工神经网络的优势和独到之处，主要体现在三个方面，即能够自我教育，善于自我完善，并且能够自动优化性能。

在开展图像识别工作之际，必须先将大量形态各异的图像样本及其对应的目标信息提供给人工神经网络，借助其自主学习机制，该网络能够逐步掌握对相似图像的判定能力，这种自主学习机制对于提升预测准确度具有关键作用。

未来的人工神经网络计算机预计能帮助人类进行经济分析、成效预估，其发展潜力非常可观，前景广阔。这种技术具备类似记忆联想的特性，借助人工神经网络的反馈机制可以达成这种效果。它还拥有快速发现最优方案的优势。

解决一个结构繁复的课题时，获得最优方案通常要耗费大量计算资源，借助专门针对该课题构建的闭环式智能算法，借助机器的快速处理性能，或许能迅速寻得最佳答案。

信息来源包括百度百科的前馈型神经网络词条，以及百度百科的BP神经网络词条，还有百度百科的卷积神经网络词条，并且涵盖了百度百科的人工神经网络词条内容。

卷积神经网络通俗理解

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。

卷积神经网络能够掌握特征提取方法，可以依据层级构造对输入数据进行不变性识别，所以也被称作“位移恒等类神经网络。

训练好的cnn网络的损失函数最后为多少

上世纪六十年代，Hubel及其团队在探究猫视觉皮层神经元时，首次阐述了感受野这一术语，进入八十年代，Fukushima基于感受野理论，进一步构建了神经认知机模型，这被视作卷积神经网络的早期版本，神经认知机能够将视觉信号拆解为多个基本单元（特征），再通过逐级叠加的连接结构进行解析，该模型旨在模拟视觉系统运作方式，确保物体即便发生位移或轻微扭曲，依然能够被准确辨识。

深度学习的一种模型是卷积神经网络，它属于多层感知机的衍生类型。这种网络架构最初由生物学家休博尔和维瑟尔基于对猫视觉皮层的早期研究而构建出来。

视觉皮层的组织结构十分精巧。该区域的神经元对视觉信号输入的特定小范围区域有显著反应性，这种反应区域被称作感受野，它们相互连接，共同覆盖了全部视觉范围。这些神经元主要分为两大类，即简单神经元和复杂神经元。

初级细胞能最充分地感知来自其感受区域内的轮廓刺激形态，高级细胞拥有更宽广的感应范围，它对特定位置上的刺激反应不受局部位置影响。

神经认知机一般由两种神经元构成，分别是负责提取特征的采样单元和用于抵抗变形的卷积单元，采样单元涉及两个关键参数，一个决定输入连接的数量，另一个则调控对特征子模式的响应强度。

卷积神经网络可以理解为神经认知机的进一步发展，神经认知机则是卷积神经网络的一种具体形式。卷积神经网络这个概念是由纽约大学的Yann LeCun在1998年提出的。

卷积神经网络的核心是多层映射结构，它的优异表现主要得益于两种设计思路，一是局部连接模式，二是权值共享机制，前者显著降低了参数总量，使网络训练更为高效，后者则有效防止了模型对训练数据的过度拟合现象。

卷积神经网络属于神经网络的一种类型，其权值共享的网络构造让它更贴近生物神经网络，简化了网络模型的构造，压缩了权值的规模。

这一优势在网络接收多维图像作为数据时尤为突出，图像无需经过转换即可直接输入网络，从而省去了传统识别方法里繁琐的特征提取以及数据重构步骤。

它在平面图像处理方面具备诸多长处，例如网络可以自动获取图像的多种信息，涵盖色彩、肌理、形态以及图像的拓扑构造；针对平面图像的处理任务，特别是在辨别位移、缩放及其他类型变形不变性的应用场合，展现出较强的稳定性和计算效能。

CNN本身可以采用不同的神经元和学习规则的组合形式。