Day-24 一定會見面，Convolutional Neural Network (CNN)

2021 iThome 鐵人賽

DAY 25

AI & Data

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我們在歷經了各種風霜之後，總算走到了這裡，在深度學習的路上的必修課，也就是 Convolutional Neural Network（卷積神經網絡），也簡稱 CNN
CNN 可以說是所有可以找到的深度學習教材中都一定會提到的神經網絡，那為何 CNN 是必說教材呢?因為 CNN 可以說是影像辨識中威力強大的發明，且後續很多新的辨識網絡都是基於 CNN 架構做延伸的，因此可以說他是深度學習中影像辨識的始祖都不為過，且由於他也是前幾個基於人類辨識圖像概念去做設計的神經網絡，因此可以說它的意義非凡
當然，除了意義非凡，理解 CNN 的神經網絡架構能夠更好的輔助我們去理解其他深度學習模型，因此 CNN 確實在深度學習的路上有不可抹滅的重要性
那就讓我們好好認識它吧~

Convolutional Neural Network（CNN）

Convolutional Neural Network（CNN）被稱為卷積神經網絡，是一個深度學習的算法，此算法會在輸入的圖像中切割圖像，並對每個切割的影像分配重要性（也就是調整 weight & bias），並於過程中去學習那些圖像區塊對於圖片分類有重要影響
那雖然說 CNN 屬於前饋神經網絡的一種，但是他卻有比一般前饋網路更好的資料特徵判斷狀況，視為什麼呢?最主要原因在於圖片屬於二維資料，而在一般的神經網絡中，我們都會將資料攤平（二維 to 一維），那圖像中的資料關係會因為攤平的行為被稀釋掉，這樣會大大影響我們對於資料特徵的學習，而卷積神經網絡則用另外的方式解決了這個問題，我們後面會提到
卷積神經網絡參考了人類大腦視覺組織的概念建立的，因此可以說是一個非常貼近神經網絡概念設計的神經網絡，也正因為如此，後續很多圖像辨識的模型都有參考 CNN 的設計理念
那我們廢話不多說，我們來解釋 CNN 到底長怎樣吧~

image from: A Comprehensive Guide to Convolutional Neural Networks — the ELI5 way

上圖是一張對於手寫數字進行分類的 CNN 結構圖，在這個結構中我們可以發現他做了兩次一樣的結構，也就是 Convalution, Pooling, Fully Connected，因此讓我們理解他們分別在做什麼，就可以理解 CNN 了

卷積層運算是將原始圖片與特定的 Feature Detector（Filter）去做卷積運算，那卷積運算的意思是將對應矩陣做鑲成後在相加，我們拿下面這張圖片作為舉例
我們有一個特徵擷取區塊，這個區塊會遍歷資料，然後做計算，這個計算以上圖做舉例會長成 $1 * 0 + 0 * 1 + 1 * 0 + 0 * 1 + 1 * 0 + 1 * 0 + 1 * 1 + 0 * 1 + 1 * 1 = 2$ ，也就是我現在這個區塊積於現在特徵選取是 2 的意思，那假設我們每次為一是一格，我們會有下面這張圖
所以當我們依序做完整張圖片會得到一張特徵表如下圖
那產生 Feature Map 的 Feature Detector 可以是任意排列組合，那假設我們產生 9 種不同的排列組合，並生成九種不同的 Feature Map，就類似我們對於物體產生了九種不同的特徵判斷，這個過程就很像我們人在過濾判斷一張圖片的特徵有哪些的過程，因為 Feature Detector 一定會保留某些資訊，因此這些被保留的資訊就可以視為一個個特徵
所以我們可以發現 Convalution Layer 在做的事情就是特徵提取，而這些特徵就包含圖片的邊緣、顏色、梯度方向等等

其實 Pooling Layer 的操作跟 Convolution Layer 近似，池化層最主要的工作是負責減少卷積特徵的空間大小
這是為了利用降維來降低處理數據所需要的計算能力，且這個過程有助於提取旋轉、位置不變等等主導特徵，來保持模型有效的訓練過程
Pooling 有分成兩種，一種是 Max Pooling 而另一種則是 Average Pooling，
- Max Pooling 顧名思義就是回傳區域內最大值
- Average Pooling 則是回傳區域內平均值
那大家會聽到 Max Pooling 的效果比 Average Pooling 的狀況好，主要原因在於 Max Pooling 能降低 Noise（噪音，也就是所謂影響判斷的資料/特徵）的影響，是一個分常好的噪音抑制器
到這裡我們已經有被提取和整理之後的特徵了，接下來我們就要把資料攤平然後送進神經網絡中做分類啦~