卷積網路模型蒸餾

① 如何利用卷積神經網路提取圖像特徵

卷積神經網路有以下幾種應用可供研究： 1、基於卷積網路的形狀識別 物體的形狀是人的視覺系統分析和識別物體的基礎，幾何形狀是物體的本質特徵的表現，並具有平移、縮放和旋轉不變等特點，所以在模式識別領域，對於形狀的分析和識別具有十分重要的意義，而二維圖像作為三維圖像的特例以及組成部分，因此二維圖像的識別是三維圖像識別的基礎。 2、基於卷積網路的人臉檢測 卷積神經網路與傳統的人臉檢測方法不同，它是通過直接作用於輸入樣本，用樣本來訓練網路並最終實現檢測任務的。它是非參數型的人臉檢測方法，可以省去傳統方法中建模、參數估計以及參數檢驗、重建模型等的一系列復雜過程。本文針對圖像中任意大小、位置、姿勢、方向、膚色、面部表情和光照條件的人臉。 3、文字識別系統 在經典的模式識別中，一般是事先提取特徵。提取諸多特徵後，要對這些特徵進行相關性分析，找到最能代表字元的特徵，去掉對分類無關和自相關的特徵。然而，這些特徵的提取太過依賴人的經驗和主觀意識，提取到的特徵的不同對分類性能影響很大，甚至提取的特徵的順序也會影響最後的分類性能。同時，圖像預處理的好壞也會影響到提取的特徵。

② 關於利用卷積神經網路提取文本特徵，單層卷積和多層卷積有什麼差別，哪一種好，該怎麼去證明

關於利用卷積神經網路提取文本。大眾單層卷積和多層卷積有什麼區轉差率，哪一種它有很大的差距？因為他們倆的方向是不同的。

③ 關於卷積神經網路對一維信號的特徵提取問題

你好，對信號的特徵提取在數學上看其實就是做一個濾波的運算，實際上都是通過卷積來實現的。下面是一個matlab的實現：

function r= my_conv(a, b)
m=length(a);
n=length(b);
r=zeros(1, m+n-1);
for k = 1:m
c = a(k)*b;
d = r(1, k:k+n-1);
d = d+c;
r(1, k:k+n-1) = d;
end

④ 什麼是深度學習

深度學習就是機器學習的領域中一個新的研究方向吧，在想要更加的接近到最初目標（人工智慧）的時候，引入了深度學習的。
而深度學習主要是學習樣本數據的內在規律以及表示層次，這個學習的過程中得到的信息，比如文字、圖像以及聲音等數據的解釋有著非常大的幫助。它最大的目的就是讓機器可以和人一樣可以分析、可以自主的學習、可以對文字進行識別，對聲音圖像等進行識別。深度學習是較為復雜的機器學習演算法，在語音還有圖像等的識別上具有非常好的效果，甚至是在很大程度上超過先前相關的技術。
另外，深度學習的應用也是非常廣泛的，有搜索技術，數據挖掘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學習，語音，推薦和個性化技術，並且還在其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的模式識別難題，使得人工智慧相關技術取得了很大進步。
還有深度學習也可以說是一種模式分析方法的總稱，如果從研究內容方面來看的話，主要是有3個種方法：
(1)基於卷積運算的神經網路系統，即卷積神經網路(CNN)。
(2)基於多層神經元的自編碼神經網路，包括自編碼( Auto encoder)以及近年來受到廣泛關注的稀疏編碼兩類( Sparse Coding)。
(3)以多層自編碼神經網路的方式進行預訓練，進而結合鑒別信息進一步優化神經網路權值的深度置信網路(DBN)。

⑤ CNNs卷積神經網路演算法最後輸出的是什麼，一維向量和原始輸入圖像有什麼關系呢

看你的目的是什麼了，一般傳統分類的輸出是圖片的種類，也就是你說的一維向量，前提是你輸入圖像是也是一維的label。 如果你輸入的是一個矩陣的label，也可以通過調整網路的kernel達到輸出一個矩陣的labels。

⑥ 卷積神經網路每層提取的特徵是什麼樣的

卷積神經網路是一個多層的神經網路，每層由多個二維平面組成，而每個平面由多個獨立神經元組成。

圖：卷積神經網路的概念示範：輸入圖像通過和三個可訓練的濾波器和可加偏置進行卷積，濾波過程如圖一，卷積後在C1層產生三個特徵映射圖，然後特徵映射圖中每組的四個像素再進行求和，加權值，加偏置，通過一個Sigmoid函數得到三個S2層的特徵映射圖。這些映射圖再進過濾波得到C3層。這個層級結構再和S2一樣產生S4。最終，這些像素值被光柵化，並連接成一個向量輸入到傳統的神經網路，得到輸出。

一般地，C層為特徵提取層，每個神經元的輸入與前一層的局部感受野相連，並提取該局部的特徵，一旦該局部特徵被提取後，它與其他特徵間的位置關系也隨之確定下來；S層是特徵映射層，網路的每個計算層由多個特徵映射組成，每個特徵映射為一個平面，平面上所有神經元的權值相等。特徵映射結構採用影響函數核小的sigmoid函數作為卷積網路的激活函數，使得特徵映射具有位移不變性。

此外，由於一個映射面上的神經元共享權值，因而減少了網路自由參數的個數，降低了網路參數選擇的復雜度。卷積神經網路中的每一個特徵提取層（C-層）都緊跟著一個用來求局部平均與二次提取的計算層（S-層），這種特有的兩次特徵提取結構使網路在識別時對輸入樣本有較高的畸變容忍能力。

⑦ 卷積神經網路LeNet-5結構卷積采樣中加偏置Bx的作用是什麼

簡單的講吧
h(x)=f(wx+b）
上式子就是神經元所表示的函數，x表示輸入，w表示權重，b表示偏置，f表示激活函數，h(x)表示輸出。
訓練卷積神經網路的過程就是不斷調整權重w與偏置b的過程，以使其輸出h(x)達到預期值。
權重w與偏置b就相當於神經元的記憶。
至於你說的為什麼要偏置b可以看看這個博客http://blog.csdn.net/xwd18280820053/article/details/70681750
從其根本上講，就是不加偏置b的話，上面的函數就必定經過原點，進行分類的適用范圍就少了不是嗎

⑧ 關於卷積神經網路的卷積核個數問題

第二個卷積核是 16個，每個卷積核是5*5*6，也就是說每個卷積核是6通道的

⑨ 如何用visio畫卷積神經網路圖。圖形類似下圖所示

大概試了一下用visio繪制這個圖，除了最左面的變形圖片外其餘基本可以實現（那個圖可以考慮用其它圖像處理軟體比如Photoshop生成後插入visio），visio中主要用到的圖形可以在更多形狀-常規-具有透視效果的塊中找到塊圖形，拖入繪圖區後拉動透視角度調節的小紅點進行調整直到合適為止，其餘的塊可以按住ctrl+滑鼠左鍵進行拉動復制，然後再進行大小、位置仔細調整就可以了，大致繪出圖形示例如下圖所示：

⑩ 卷積神經網路的卷積層如何提取特徵

提取特徵不一定是分三層，覺得特徵值不夠好，可以增加卷積層。用於圖片識別只是一種，其根本理念是通過卷積神經網路提取特徵，圖片只是數據的一種，人臉識別根本也是一種圖片的比對，基本理念是對數據提取特徵進行學習。數據可以是圖片，聲音，視屏等等