UFLDL 11 卷积与池化 convolution pooling

卷积特征 convolution

之前我们都是用很小的图片来做示范，比如8x8，但是很多图片是很大的，比如是100x100，假设我们需要在隐含层提取100个特征，那么一共需要的参数有100x100x100=10w个参数，参数太多显然是不合适的，至少计算速度就会被降低。

于是乎，我们受到动物视觉中某些神经只受局部区域的刺激的启发，每次只将图像局部的一小块接入网络，计算我们需要的特征，训练特征（计算分类前的部分）。

提取特征的过程，举例说明如下：



如上图，假设原图像是5x5像素的，我们选取的块是3x3像素的，网络的隐藏层只有1个单元。这样每次选取3x3接入网络，会得到一个激活值，然后逐渐滑动窗口取convolved features，横向可以有5-3+1=3个，纵向也可以有3个，那么每张图可以得到9个卷积特征。

池化 pooling

按照上面的方法，如果我们图片是96x96的，选取的块是8x8，选取400个特征，那么我们一张图片就会得到892 * 400 = 3,168,400 个特征，然后可以用这300+w个特征来分类。

说好的简化呢？！用这么多特征来分类隐隐的疼，所以我们有了以下面的处理方法：



如上图，可以将卷积输出的特征，分隔成不相重合的m×nm\times n份，上图是分隔了4部分，每一部分去他的统计特征比如可以去平均值或者最大值。这样经过划分就可以得到比较少的特征值了。

池化还有个好处就是平移不变性：

https://www.quora.com/How-is-a-convolutional-neural-network-able-to-learn-invariant-features