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初识神经网络的分类问题

在接触分类问题之前，我们先学过了回归问题

• 回归问题是找一个神秘的函数关系，来匹配并预测每个数据点的位置
• 而分类问题是要寻找到一个方法，将数据集划分为若干类，每个类中都有神秘的共性，我们要找的模型就是区分他们的方法

以图片分类为例，我们给电脑投喂一组照片，里面有[猫，狗，树]，但我们知道，机器学习的输出是数学形式，所以我们要使用One-hot独热编码来表示模型输出的结果

类似于计组中的指令编码方法，每一类表达不同的种类的概率，在上述例子中，每位分别表示图片为狗、猫、树的概率

简述训练流程的各种问题

输入一幅图片（图片天生就是矩阵），模型对矩阵进行预测，然后输出各个分类的概率，在对概率进行处理，最后得到分类的结果

如何理解图片作为输入源

所有颜色都可以通过RGB三维色彩坐标来表示，所以所有图片可以拆解为红绿蓝三层

对于不同中的像素点，对于该层的颜色来说，又有不同的灰度，这时的灰度值就作为这个该层中此像素点的值

但是在上次学的回归中，输入的都是一维张量，对于矩阵来说，我们同样可以将他们转换为一维的，只需要将每层的矩阵拉平，再将不同层拼接即可

训练模型的时候，常常将图片尺寸处理为224*224再喂给模型处理

一维？何不全连接？

都把图片降维成一维的了，为什么不直接用全连接找规律呢

哥们，想想模型的参数数量，224* 224 * 3初始点位，就算是个层数不高的全连接，产生的参数数量也是非常惊人的，这代价未免也太大了

显然对于矩阵来说，全连接有点太过粗暴了

卷积神经网络

之前学图像处理的时候有接触过一些皮毛，不过当时在准备java的方向就也没认真听，只知道卷积核大概是怎么卷的

在上图中，我们将那个比较大的图作为特征图，下面那个小图作为卷积核，用红色表示1，黑色表示-1

这样就将抽象的图像用数字化的形式表述出来了，我们此时只需要将卷积核在合适的地方与特征图上的数对应相乘，最后将结果记录在新的特征图上即可

图片的所有组成部分都有意义吗

我们人脑辨认物体的时候，当然能窥见全貌是最好的，但如果只看见了物体的一部分，也能认出个大概，这部分内容，我们称之为特征

以这张鸟的图片为例，我们可以将鸟眼、鸟嘴、鸟胯子等等部位作为鸟的特征，并在神经网络的训练中给予这些特征不同的权重

毕竟单看这个鸟嘴的话，好像长在小鸡头上也不是不行

More About 卷积核

之前提到的卷积核，在上面的例子中，就相当于鸟胯子、鸟嘴、鸟眼

那么我们怎么选择合适的卷积核？

• 更大的卷积核可以拥有更大的感受野
  

我们将一张图片通过多个卷积核卷积过后，每个卷积核都各自生成了一张新的特征图，如果我们还想加深，接着卷，就把新生成的这些特征图叠加，继续循环往复，最后形成了下图右下角的克系特征图，已经超出人类能认识的维度了

如何缩小特征图？

方法1：扩大步长；相当与增加取样间隔，但是这样比较慢，而且没考虑到每步之间的数据

方法2：依靠Pooling池化

卷积后的尺寸计算

• O = ( I - K + 2P ) / S + 1

  O：卷积后新特征图边长

  I：原特征图边长Input

  K：卷积核边长

  P：边距Padding

  S：步长Stride

卷积如何计算出最后的类别？

先处理原图，然后输入到模型中进行学习，最后对对于每个类，输出一个数字

显然这里给出的结果不是对应的概率，这就需要对原始的Loss进行处理

在上面面的例子中，y的变换公式为yi^ = (e^yi)/(e^yi + e^yj + e^yk)，显然这样就把原来数值之间的差距拉大了，得到了需要的输出结果

上面公式规范表述为
$${\hat{y}}_i=\frac{e^{y_i}}{{\sum }_{j=1}^C{e}^{y_j}}\text{where }C\text{ is total number of classes}$$

分类学习的过程中如何对模型进行优化？

使用交叉熵损失来计算LOSS

这里并不需要知道交叉熵到底是个啥玩意，直接看二分类的计算方法吧

显而易见的，Loss需要越小越好，而这里loss要取负号，所以对于大括号内的数，我们需要他越大越好

我们看训练集的结果

当y^=0，对应的y’ 表示预测错误，那么大括号里只剩下了

更具体地说，只剩下了log(1-y’ ),需要让他越大越好，所以y需要尽可能的小，换而言之，这与我们追求的缩小错误选项的概率不谋而合

同理，当**y^{=1**,只剩下了-y}logy’，这里就需要y’越大越好~