卷积神经网络典型CNN

• LeNet：最早用于数字识别的CNN
• LeNet5：现在常说的一般就是LeNet5
• AlexNet：2012ILSVRC冠军，远超第二名的CNN，比LeNet更深，用多层小卷积叠加来替换单个的大卷积
• ZF Net：2013ILSVRC冠军
• GoogLeNet：2014ILSVRC冠军
• VGGNet：2014ILSVRC比赛中算法模型，效果率低于GoogleNet
• ResNet：2015ILSVRC冠军，结构修正以适应更深层次的CNN训练

卷积神经网络典型CNN-LeNet

卷积神经网络典型CNN-LeNet5

网络结构

C1层是一个卷积层（卷积+激励）

• input：1*32*32
• filter：1*5*5
• stripe：1                
• padding：0                
• filter size/depth：6                
• output：6*28*28                
• 神经元数目：6*28*28                
• 参数个数：(1*5*5+1)*6=156。每个特征图内共享参数，因此参数总数：共（5*5+1）*6=156个参数
• 连接方式：普通的卷积连接方式    
• 每个卷积神经元的参数数目：5*5=25个weight参数和一个bias参数
• 链接数目：（5*5+1）*6*（28*28）=122304个链接

S2层是一个下采样层（池化）

• input：6*28*28
• filter：2*2
• padding：0
• stripe：2
• output：6*14*14。每个图中的每个单元与C1特征图中的一个2*2邻域相连接，不重叠。因此，S2中每个特征图的大小是C1中的特征图大小的1/4
• 神经元数目：6*14*14
• 参数个数：0            
• 连接方式：普通的最大池化方式

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现在 lenet5 多用改进的池化，池化方式如下

• S2层每个单元的4个输入相加，乘以一个可训练参数w，再加上一个可训练偏置b，结果通过sigmoid函数计算
• 连接数：（2*2+1）*1*14*14*6=5880个
• 参数共享：每个特征图内共享参数，因此有2*6=12个可训练参数

C3层是一个卷积层（卷积+激励）

• input：6*14*14                                        
• filter：?*5*5    6*5*5                                    
• stripe：1                                        
• padding：0                                        
• filter size/depth：16                                        
• output：16*10*10           
• 神经元数目：16*10*10                                        
• 参数个数：(3*5*5+1)*6+(4*5*5+1)*9+(6*5*5+1)*1=1516                                    
• 连接方式(S2->C3)    不是普通的卷积操作，是卷积操作的变种。"最终输出的16个fetaure map中，对应的前六个卷积核是和s2中输出的六个feature map中的任意3个feature map做卷积，中间九个卷积核是和s2中输出的六个feature map中的任意4个feature map做卷积，最后一个卷积核是和六个feature map做卷积"。
  • 好处：
    • 1. 不需要使用全部的feature map，这样有连接的feature map的连接数/参数数量可以保持在一定范围，直白来讲：相对于传统的卷积操作，降低了网络的参数数据量
    • 2. 可以打破网络的对称结构，不同的卷积核可以得到不同的特征信息
  • 

S4层是一个下采样层（池化）

• input:16*10*10
• filter:2*2
• padding:0
• stripe:2
• output:16*5*5
• 神经元数目:16*5*5
• 参数个数:0
• 连接方式:普通的最大池化方式

=========================================================================

现在 lenet5 多用改进的池化，池化方式如下

• S4层每个单元的4个输入相加，乘以一个可训练参数w，再加上一个可训练偏置b，结果通过sigmoid函数计算
• 连接数：（2*2+1）*5*5*16=2000个
• 参数共享：特征图内共享参数，每个特征图中的每个神经元需要1个因子和一个偏置，因此有2*16个可训练参数。

C5层是一个卷积层（卷积+激励）

• input：16*5*5
• filter：16*5*5（没有共享卷积核）
• stripe：1
• padding：0
• filter size/depth：120
• output：120*1*1
• 神经元数目：120*1*1
• 参数个数：(16*5*5+1)*120=48120
• 连接数：(16*5*5+1)*120=48120
• 连接方式:普通的卷积操作。好处、作用:当网络结构不变，如果输入的大小发生变化，那么C4的输出就不是120啦。120个神经元，可以看作120个特征图，每张特征图的大小为1*1，每个单元与S4层的全部16个单元的5*5邻域相连（S4和C5之间的全连接）

F6层是一个全连接层

• input：120
• output：84
• 神经元数目：84
• 参数个数：(120+1)*84=10164
• 连接数：（120+1）*84=10164
• 有84个单元（之所以选这个数字的原因来自于输出层的设计），与C5层全连接。84：stylized image：7*12
• 

输出层采用欧氏径向基函数单元

• input：84
• output：10
• 神经元数目：10
• 参数数目：84*10=840
• 给定一个输入模式，损失函数应能使得F6的配置与RBF参数向量（即模式的期望分类）足够接近。
• 每类一个单元，每个单元连接84个输入；每个输出RBF单元计算输入向量和参数向量之间的欧式距离。
• RBF输出可以被理解为F6层配置空间的高斯分布的对数似然【-log-likelihood】

卷积神经网络CNN性能演进历程