卷積神經網路 CNN — 卷積運算、池化運算

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卷積神經網路(Convolutional neural network, CNN)其他相關連結我也一起列上來

NN-2–1 卷積神經網路(Convolutional neural network, CNN) — 卷積運算、池化運算
NN-2–2 卷積神經網路(Convolutional neural network, CNN) — CNN運算流程
NN-2–3 卷積神經網路(Convolutional neural network, CNN):卷積計算的倒傳遞推導與稀疏矩陣觀點來看卷積計算
NN-2–4 卷積神經網路(Convolutional neural network, CNN):卷積計算中的步伐(stride)和填充(padding)
NN-2–5 卷積神經網路(Convolutional neural network, CNN): 1×1卷積計算在做什麼

這篇文章主要是要先介紹卷積神經網路(Convolutional neural network, CNN)會用到的運算方式-卷積運算(Convolution)、池化運算(Pooling)。

廢話篇

現今的數位影像在電子產品的程現就是由很多的小點(像素pixel)一起組成，在此不多說影像的取得是如何生成的。以下針對影像像素和產生來說明，因為卷積神經網路(Convolutional neural network, CNN)一開始就是提在影像上的模型，裡面用到的卷積部份(Convolution)和池化部份(Pooling)會和像素有相關。

大家應該都聽過八百萬畫素，一千萬畫素，這幾百萬幾千萬就代表影像解析度，當然越高的畫素解析度越好。

計算公式: 影像寬度像素值 x 影像高度像素值 = 影像總像素值

八百萬3,360 x 2,460=8,265,600

一千萬3,648 x 2,736=9,980,928

這邊只決定影像的清晰程度，色彩豐富程度跟此無關。

下圖的例子(左圖18*18=324，右圖50*70=3500)就是在說明，如果像素越高，影像越清晰。

所以當我們在對影像作處理或是影像作辨識時，我們都需要從每個像素中去取得這張圖的特徵，除了每個像素的值之外，還需要考慮像素和像素之間的關連。

其中將影像進行特徵萃取的方法就是將影像進行濾波(filter)，得到更有用的資訊，比如用在邊緣(Edge Detection)偵測的derivative mask(遮罩)有Prewitt operator，其遮罩設計出來後，利用卷積運算達到濾波影像的功能，得到只有邊的圖片，下圖就是我用Prewitt operator水平和垂直邊緣偵測用卷積運算得到的結果。

CNN基礎介紹-卷積運算(Convolution)

假設大家知道什麼是灰階影像(8位元)。

下圖是一個數字0(像素值為10*10=100)，人的眼睛看到的是左圖，電腦看到的是右圖。

濾波影像 = 影像*Operator mask (note: * 不是乘號是卷積運算)

我這邊亂設計一個Operator mask(大小3x3)

這邊開始對每個像素做卷積運算，圖片中紅色框起來的部份會和Operator mask進行點跟點相乘，最後在全部相加得到結果，這個步驟就是卷積運算。

整張圖的濾波就是每個位置都會運算到，運算方式一般都是從左上角開始計算，然後橫向向右邊移動運算，到最右邊後在往下移一格，繼續向右邊移動運算，直到整張圖都完成，如下圖。

下圖是大家常見卷積運算的圖，和上面是做一樣的事情，只是為了讓大家清楚知道卷積運算怎麼執行的，所以做了上面兩張圖。

最左邊是原始影像，經由中間的mask去做卷積後，可以得到最右邊那張圖。

剛剛0的那張圖做完卷積運算後得到的結果。

Note:

• 大家有沒有意識到整張圖掃過一遍後，圖的大小會變小，從原本的10x10變成8x8。如果你不想濾波完，圖變小，當然還有很多技巧(關鍵字: zero padding)，比如先將圖擴大到12x12其他部份先塞0進去，在進行一次卷積運算得到10x10的圖。
• 從來沒有人說mask在移動的時候只能移動一格，所以在用開源模組時，Convolution部份會有一個參數叫strides可以設定，看你一次想移動幾格。
  
  
  

CNN基礎介紹-池化(Pooling)

池化目的只是在將圖片資料量減少並保留重要資訊的方法，把原本的資料做一個最大化或是平均化的降維計算。本文取一個2x2的最大池化法(max pooling)當作例子。

所以整個圖片做池化的方式如下圖，原本8x8的圖片因為我取2x2的池化，所以會變成4x4。

當然池化法除了最大化池化法外，也可以做平均池化法(取最大部份改成取平均)、最小化池化法(取最大部份改成取最小化)等。

此圖為取平均池化法、最大化池化法，最小化池化法後的結果。

從上圖可知max pooling後整張圖等於白的，所以此例就比較不適合用max pooling的方式。

Note:

圖的大小很容易因為pooling變得很小，2x2的Pooling會讓圖小一半，3x3的pooling小3分之1。所以跟卷積運算一樣，Pooling也可以用zero padding和strides的方式，讓圖不要一次變太小。

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