用matlab探索卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）-1

我们将从研究一个小型CNN架构中的常见层开始，探讨每一层的作用。接着，使用预训练网络对不同图像进行处理，以可视化的方式学习深度网络在训练过程中的特征提取方式。

1. 神经网络基础知识

神经网络由称为“神经元”的计算单元组成，这些神经元以分层结构进行排列，每个神经元都会接收上一层的数据作为输入，再将计算结果传递给下一层。

在经典的全连接神经网络中，每个神经元会同时接收多个输入信号，并对这些信号施加一定的权重（weight）和偏置（bias），然后通过一个转换函数（激活函数）得到输出。

神经网络的行为主要取决于这些可调节的参数（权重和偏置）。在训练神经网络的过程中，通过不断调整这些参数，使网络的输出逐渐符合期望的结果。

2. 用matlab创建一个简单的神经网络结构

1. 首先在matlab的APPS里找到Deep Network Designer;

2. 然后创建一个空白网络；

3. 对于任何卷积神经网络而言，第一层（The first layer）是一个图像的输入层。对于输入层，我们需要图像的大小（image size）。这里图像的输入大小是三个整数，分别对应图像的高度（height）、宽度（width）和通道数（number of channels）。例如，灰度图像（grayscale images）有一个通道，彩色图像（color images）有三个通道。那么我们现在就可以通过matlab设计器提供的“imageInputLayer”来创建一个输入层，这里设置输入尺寸为5x5x1。

4. 卷积层通过应用不同的filters来获取输入图像的特征（features）。为了创造一个卷积层，你需要指明filter的尺寸（Size）和数量。filter的尺寸包含两个元素，分别对应filter的高（height）和宽（width）。注意，这两个值应该为整数。通常我们还需要调整padding和stride来加速计算。下面我们来创建一个卷积层和全连接层，这里的filter尺寸设置为2x2，数量设置为1。

5. 卷积层通常要紧跟一个激活层，这里我们用ReLU层（Rectified linear unit layer），这个层可以将所有负值变为0。

6. 最大池化层通过一个所谓的池化操作来进一步压缩图片。它通过一个长方形区域来计算区域内最大值。池化层也有两个整数参量，即池化区域的高和宽。池化层还有同卷积层一样的stride和padding性质。

   

7. 对于大多数卷积神经网络而言，他们都有很多层用于特征提取和压缩。但是，对于分类网络而言，输出层都是一样的。倒数第二层是一个全连接层（fully connected layer），全连接层的输出大小一定是一个整数，对应的是分类的数量。下面我们创建一个输出种类为2的全连接层。

8. 最后一层是softmaxLayer。

9. 你可以使用工具栏中的 Analyze（分析） 按钮来研究网络，其中有大量信息，但你需要重点关注两个元素：网络中可学习参数（learnables）的数量，它是衡量网络复杂度的指标；以及 Activations（激活） 列的维度。

   可学习参数的数量是指网络中权重和偏置的总数。通常情况下，拥有更多可学习参数的网络能够解决更加复杂的问题，但也容易产生过拟合（overfit）的情况。激活维度包括字母 S、C 和 B，分别表示空间维度（spatial）、通道维度（channel）和批次维度（batch）。由于该网络的输入图像大小是 5×5×1，因此前四个层的通道数都是 1。随着网络层次的增加，空间维度逐渐减小。