干货：Excel图解卷积神经网络结构

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我们能做什么呢？可以尝试从原图像中提取特征，从而保留空间排列。

案例 1

这里我们使用一个权重乘以初始像素值。

现在裸眼识别出这是「4」就变得更简单了。但把它交给全连接网络之前，还需要平整化（flatten) 它，要让我们能够保留图像的空间排列。

案例 2

现在我们可以看到，把图像平整化完全破坏了它的排列。我们需要想出一种方式在没有平整化的情况下把图片馈送给网络，并且还要保留空间排列特征，也就是需要馈送像素值的 2D/3D 排列。

我们可以尝试一次采用图像的两个像素值，而非一个。这能给网络很好的洞见，观察邻近像素的特征。既然一次采用两个像素，那也就需要一次采用两个权重值了

希望你能注意到图像从之前的 4 列数值变成了 3 列。因为我们现在一次移用两个像素（在每次移动中像素被共享），图像变的更小了。虽然图像变小了，我们仍能在很大程度上理解这是「4」。而且，要意识到的一个重点是，我们采用的是两个连贯的水平像素，因此只会考虑水平的排列。

这是我们从图像中提取特征的一种方式。我们可以看到左边和中间部分，但右边部分看起来不那么清楚。主要是因为两个问题：

1. 图片角落左边和右边是权重相乘一次得到的。

2. 左边仍旧保留，因为权重值高；右边因为略低的权重，有些丢失。

现在我们有两个问题，需要两个解决方案。

案例 3

遇到的问题是图像左右两角只被权重通过一次。我们需要做的是让网络像考虑其他像素一样考虑角落。我们有一个简单的方法解决这一问题：把零放在权重运动的两边。

你可以看到通过添加零，来自角落的信息被再训练。图像也变得更大。这可被用于我们不想要缩小图像的情况下。

案例 4

这里我们试图解决的问题是右侧角落更小的权重值正在降低像素值，因此使其难以被我们识别。我们所能做的是采取多个权重值并将其结合起来。

(1,0.3) 的权重值给了我们一个输出表格

同时表格 (0.1,5) 的权重值也将给我们一个输出表格。

两张图像的结合版本将会给我们一个清晰的图片。因此，我们所做的是简单地使用多个权重而不是一个，从而再训练图像的更多信息。最终结果将是上述两张图像的一个结合版本。

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