深度学习—常见的卷积操作和卷积神经网络
各种常见的卷积操作
0、三种模式及输出矩阵尺寸计算
W输入矩阵宽，w是卷积核的大小，p是padding的数值，stride是滑动步幅
Full 补k-1圈 ：w0 =（ | W | - w + 2p ）/ stride + 1
Same 补若干圈：w0 = ceil（ | W | / stride）padding
Valid 不补：w0 = ceil（ | W | - w + 1 / stride）no padding
1、1×1卷积
一般发生在多个通道中（一个通道没有意义），相当于降维操作
作用：1）降维，例如从2626192，到262616，1×1卷积是跨通道线性组合，是通道间的信息交互；
2）增加非线性激励，只改变通道数，在输入数据分辨率/尺寸不损失的前提下，大幅增加神经网络的非线性特性。
3）减少权值个数
2、扩张卷积/膨胀卷积/空洞卷积（Dilated Convolution, Atrous Convolution）
在标准卷积中注入空洞，空洞卷积常被用于低成本地增加输出单元上的感受野，同时还不需要增加卷积的大小
空洞卷积的实际卷积核的大小/宽：k = w + ( w - 1 )*( r - 1 ) w为原始卷积和的宽，r为扩张率
优点：扩大了神经网络的感受野，捕获更多上下文信息，尤其对大尺寸的物体分割有用
缺点：局部信息丢失
3、反卷积/逆卷积/转置卷积（Deconcolution/Transposed Convolution）
是一种上采样方法，反卷积是中间填0再卷积；普通的上采样如果用双线性插值，中间填相邻元素的差值
卷积核实际大小 ：K = W + （ W - 1 ）* （ stride - 1 ）
4、反池化/上池化（Unpooling）与上采样（Unsampling）
池化时，保存了最大值再输入数据中的位置信息矩阵；反池化时，将对应位置上的值置为输出矩阵的对应值，其他元素置为0。
无卷积，操作简单。
5、PixelShuffle像素重排列上采样 ESPCN超分辨率方法
6、分组卷积（AlexNet）Grouped Convolution
举例：如将所有通道分为两组，则每一组通道分别使用各自对应的D/2个卷积核，最后两组卷积特征堆叠。
作用：1）减少参数量，参数为原来的1/G
2）加快训练速度
3）有时可以正则化的效果
7、深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolutions）
逐通道卷积（Depthwise Convolution）：是一个卷积核负责一个通道，一个通道只被一个卷积核卷积。输出的通道数与输入相同，但是没有利用不同通道在相同空间位置上的特征关系。
逐点卷积：执行1×1卷积，M为输入通道数，进行单点上的特征提取。
深度可分离卷积 = 逐通道卷积 + 逐点卷积 ，前后两个步骤，其将分组卷积推向了极端，此时：分组数是输入通道数目，即每个输入通道单独卷积。
****应用：MobileNet 、移动端轻量化网络、参数少、占用资源少、运算快
卷积神经网络
1、LeNet和AlexNet卷积神经网络
LeNet
网络结构：两个卷积层，两个池化层，两个全连接层，一个输出层。
激活函数：AvgPooling、SIgmoid
两个卷积层都是5×5的窗口，两个全连接层的神经元数量分别为120和84。
创新性：卷积神经网络的开山之作，完成了CNN从0到1的过程。
AlexNet
网络结构：五个卷积层，三个池化层，两个全连接层，一个输出层。
激活函数：MaxPooling、ReLu
第一层卷积11×11窗口，以后5×5，3×3，两个全连接层的神经元数量都为4096。
创新性：两个全连接层之间使用了Dropout技术，随机将一半的隐层节点置为0（当模型参数太多，而训练样本太少时，易产生过拟合）。
2、VGG-16卷积神经网络
特点：13个卷积层和3个全连接层，5个池化/下采样操作，3*3的卷积核（卷积核尺寸小）代替之前的大尺寸卷积，神经网络深度更深（全连接处神经元多）。
3、GoogleLeNet卷积神经网络 Inception V1
创新点：Inception V1引入了1*1卷积和多个Inception块；神经网络结构设计上进行分支设计
4、Inception V3及后续版本
使用了多种不同的Inception块，首次使用了批归一化。
5、RestNet及后续版本
创新点：使用了残差块–捷径连接，在输入激活函数前，将前层网络的输入与当前层网络层的输出进行结合，数据可以跨层连接。
网络越深，梯度就越容易出问题，捷径连接的方式一定程度上缩短了损失的反向传播路径，减小了梯度风险。
6、其他神经网络
EfficientNet-B0：注意力机制，激活函数是Swish
FasterNet：速度更快，因为特征图在不同通道之间具有很高的相似性，所以PConv对部分输入通道应用常规的Conv来进行空间特征提取，而对其余通道保持不变。内存访问数量仅为常规卷积的1/4。
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