直观感受

让我们对卷积神经网络如何工作有一个直观的理解。我们先看下人怎样识别图片，然后再看CNNs如何用一个近似的方法。

比如说，我们想把下面这张图片识别为金毛巡回犬。

一个需要被识别为金毛巡回犬的图片

 

人类是怎么做的呢？

一种做法是我们识别狗的特定部位，例如鼻子，眼睛，毛发。我们把图片分成小片，识别小片，然后把这些和在一起，得到一个狗的概念。

这种情况下，我们可以把图片分成下列组合

• 一个鼻子
• 两只眼睛
• 金色毛发

如下图所示：

狗的眼睛

狗的鼻子

狗的毛

再进一步

再进一步来说，我们如何确定鼻子在哪呢？一个金毛巡回犬的鼻子可以看出是一个椭圆形，有两个黑洞在里面。因此，一种辨别巡回犬鼻子的方法是把它分割更小的区域，寻找黑洞（鼻孔）和椭圆的曲线。如下所示：

一个可以用来确定鼻子的曲线

 

用来分类狗鼻子的鼻孔

广义上来说，这就是CNN学着做的。它学习识别基本的直线，曲线，然后是形状，点块，然后是图片中更复杂的物体。最终CNN分类器把这些大的，复杂的物体综合起来识别图片

在我们的例子中，层级关系是：

• 简单的形状，如椭圆，暗色圆圈
• 复杂的物体（简单形状的组合），例如眼睛，鼻子，毛发
• 狗的整体（复杂物体的组合）

有了深度学习，我们不需要设定CNN来识别特定的特征。相反，CNN通过正向和反向传播自己学习识别上述物体。

尽管我们从来没有给CNN特定的特征来寻找，但是它级别图片的能力却好的惊人！

对狗图片每一层CNN可能识别物体的示意图

CNN可能有几层网络，每个层可能捕获对象层次结构中的不同级别。第一层是层级结构的最底级，CNN一般来把图片中的小部分识别成简单的形状，例如水平、竖直的直线，简单色色块。紧接着一层是层级结构的上级，一般来说识别更复杂的形状（线的组合），最终识别整个物体，例如狗。

再次强调，CNN 是自主学习。我们不需要告诉CNN去寻找任何直线、曲线、鼻子、毛发等等。CNN 从训练集中学习并发现金毛巡回犬值得寻找的特征。

通过这样一个开始，希望你对CNNs如何工作有了一个很直观的了解。

接下来我们看看实现上地一些细节。