官方文档：https://keras.io/layers/convolutional/#zeropadding2d
https://blog.keras.io/building-powerful-image-classification-models-using-very-little-data.html VGG16架构

https://www.cnblogs.com/ymjyqsx/p/9451739.html

#【搬运】conv卷积层：
1.相当于一个特征提取器（特征增强，消除噪声）
2.提供了位置信息
3.减少了参数个数

https://blog.csdn.net/m0_37622530/article/details/82230368
https://www.cnblogs.com/ymjyqsx/p/9451739.html

#【搬运】pooling池化层：
#1.提取特征（减少之前的特征维数） 
#2.减少训练参数
#3.进而防止过拟合（泛化能力加强）。 激活函数：增加网络的非线性表达能力。
#1 过滤越来越多的卷积层，提取越来越高级的特征
#2 Max pooling和Global Average Pooling用来只保留这些特征中最强的，保证特征的位置与旋转不变性，减少模型参数数量，减少过拟合问题

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https://blog.csdn.net/qq_39521554/article/details/81385159
【半搬运】对全连接层（fully connected layer）的通俗理解：
全连接层（fully connected layers，FC）（通过矩阵向量乘积）在整个卷积神经网络中起到“分类器”的作用。如果说卷积层、池化层和激活函数层等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，全连接层则对前面的特征（通过“全局平均值global average pooling”的方法减少全连接的参数）做加权和，将学到的“分布式特征表示”（高度提纯的特征）映射到样本标记空间。

https://blog.csdn.net/wangyuxi__/article/details/82714647
全连接层：连接所有的特征，将输出值送给分类器（如softmax分类器）。

【机器学习】卷积层，池化层，全连接层，BN层作用；CNN 网络参数数量的计算

 

 

 

【https://blog.csdn.net/m0_37407756/article/details/80904580
卷积取的是局部特征，全连接就是把以前的局部特征重新通过权值矩阵组装成完整的图。因为用到了所有的局部特征，所以叫全连接。】

【分布式特征表示：XR理解：数据间如何相互关联的信息。参考：
https://blog.csdn.net/zkh880loLh3h21AJTH/article/details/80326188】
【样本空间：所有可能存在的、合理的、情况的集合。参考：
https://blog.csdn.net/csucsgoat/article/details/79598803））】

在实际使用中，全连接层可以转化为卷积核为1x1的卷积。
https://www.cnblogs.com/ymjyqsx/p/9451739.html
卷积层本来就是全连接的一种简化形式:不全连接+参数共享，把局部视野之外的弱影响直接抹为零影响，同时还保留了空间位置信息（卷积层不同位置的权值共享）。这样大大减少了参数并且使得训练变得可控。

#【1x1卷积层的作用：https://blog.csdn.net/junmuzi/article/details/78219336
https://blog.csdn.net/chaipp0607/article/details/60868689
#1、降维（dimension reductionality ）。比如，一张500 x 500且厚度depth为100的图片在20个filter上做1x1的卷积，那么结果的大小为500x500x20。降低通道数（厚度）而不改变图片长宽。
#2、加入非线性。卷积层之后经过激励层，1x1的卷积在前一层的学习表示上添加了非线性激励（ non-linear activation），提升网络的表达能力。】

 

卷积层与全连接层之间的过渡层（将多维输入一维化Flatten）。
model.add(Flatten())将最后一个池化层的长宽厚进行展平输出向量，不影响批量大小，方便将该结果接入全连接层。

为了提升 CNN网络性能，全连接层每个神经元的激励函数一般采用ReLU函数。最后一层全连接层的输出值被softmax逻辑回归（softmax regression）分类，这层也被称作softmax层。
https://www.cnblogs.com/lc1217/p/7324935.html
【搬运】卷积神经网络结构图：

【机器学习】卷积层，池化层，全连接层，BN层作用；CNN 网络参数数量的计算

 

 

 

https://blog.csdn.net/blateyang/article/details/79101339
【搬运】关于深度学习中的Batch normalization的理解：
BN的原理：
批规范化（Batch normalization）是深度学习中经常见到的一种训练trick，指在采用梯度下降法训练DNN时，对网络层中每个mini-batch的数据进行归一化，使其均值变为0，方差变为1，其主要作用是缓解DNN训练中的梯度消失/爆炸现象，加快模型的训练速度。

BN的好处和原因：

         1.允许较大的学习率，加快模型收敛速度
         2.避免深层网络的梯度消失或爆炸问题

         3.减少对参数初始化方法的依赖

BN使用的注意点
    是沿着数据的batch size方向做规范化。对于二维张量形式的数据X(N,D)，即沿着dim=0方向计算均值和方差；对于四维张量形式的图像数据X(N,C,H,W)，把它reshape成X(NHW,C)，再沿着dim=0方向计算均值和方差，计算完之后再reshape回去，此时叫做Spatial BN。
    测试阶段BN的均值和方差不再是基于batch计算的，而是使用固定的统计参数（根据训练阶段各mini-batch计算出的均值和方差得到，详见原论文（上面链接中））

https://www.cnblogs.com/paulonetwo/p/10078961.html

BatchNormalization使用：

1 model.add(Conv2D(16, (3, 3), strides=(1, 1), padding='valid'))
2 model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
3 model.add(BatchNormalization())
4 model.add(Activation('relu'))
5 
1 #https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/8453498.html
2 #BN在深层神经网络的作用非常明显：若神经网络训练时遇到收敛速度较慢，或者“梯度爆炸”等无法训练的情况发生时都可以尝试用BN来解决。
同时，常规使用情况下同样可以加入BN来加速模型训练，甚至提升模型精度。

 

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CNN 网络参数数量的计算:
XR代码与运行结果：（#后面是注释）

from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, GlobalAveragePooling2D
from keras.layers import Dropout, Flatten, Dense
from keras.models import Sequential

model = Sequential()

model.add(Conv2D(filters=16,#输出的维度Output Shape在这里插入代码片的最后一个维度的值
                 kernel_size=2, strides=1, padding='valid', #卷积核滤波器的高和宽的值均为2 #移动步幅为1 #valid 丢弃，same补零
                 activation='relu',#如果未指定任何值，则不应用任何激活函数
                 input_shape=(224, 224, 3))) #之前加载RGB图像过后缩放为 224×224 的图像，有3个通道（转化张量格式）    
                 #卷积层中的参数数量Param = （过滤器数量 * 过滤器高度 * 过滤器宽度 * 上一层深度即上一层过滤器数量）+ 过滤器数量
                 #      = （过滤器数量 * 每个过滤器的权重数量） + 过滤器数量
                 #      = （卷积层的权重总数） + 过滤器数量
                 #      = （卷积层的权重总数） + 每个过滤器有 1 个偏差项因此卷积层*共有过滤器数量个偏差
                 #      = （每个过滤器的偏差项 1+ 上一层过滤器的权重数量）* 这一层过滤器数量
                 #      = （16 * 2 * 2 * 3）+16 = 208
model.add(MaxPooling2D(pool_size=2))
                 #池化层的输出： （（输入进的卷积层高度-池化窗口高度+1）/步幅长度） * （（输入进的卷积层宽度-池化窗口宽度+1）/步幅长度） ，输出的最后一个维度（厚度）等于经过上一层卷积滤波器后输入进池化层的数量
                 #如果padding='same'，那时池化层的输出：（（输入进的卷积层高度）/步幅长度） * （（输入进的卷积层宽度）/步幅长度） 
model.add(Conv2D(filters=32,
                 kernel_size=2, strides=1, padding='valid',
                 activation='relu',
                ) )
model.add(MaxPooling2D(pool_size=2))
model.add(Conv2D(filters=64,
                 kernel_size=2, strides=1, padding='valid',
                 activation='relu',
                ) )
model.add(MaxPooling2D(pool_size=2))
model.add(GlobalAveragePooling2D(data_format='channels_last'))#缩小的因子（dim1，dim2）只有图像的长和宽，因此该空间数据的全局最大池操作是二维
model.add(Dense(133, activation='softmax'))
#Total params: 19,189 = 208+2080+8256+8645
model.summary()

【机器学习】卷积层，池化层，全连接层，BN层作用；CNN 网络参数数量的计算

 

 

 

#卷积层中的参数数量Param = （过滤器数量 x 过滤器高度 x 过滤器宽度 x 上一层深度即上一层过滤器数量）+ 过滤器数量
# = （过滤器数量 x 每个过滤器的权重数量） + 过滤器数量
# = （卷积层的权重总数） + 过滤器数量
# = （卷积层的权重总数） + 每个过滤器有 1 个偏差项因此卷积层 x 共有过滤器数量个偏差
# = （每个过滤器的偏差项 1+ 上一层过滤器的权重数量） x(连接至) 这一层过滤器数量 【XR理解】

不同基本CNN结构原理：http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#architectures

【搬运】
最常见的ConvNet架构遵循以下模式：

INPUT -> [[CONV -> RELU]*N -> POOL?]*M -> [FC -> RELU]*K -> FC

其中，*表示重复，POOL?表示可选的池层。而且，N >= 0（通常N <= 3）M >= 0，K >= 0（和通常K < 3）。例如，以下是您可能会看到的一些常见的ConvNet架构，遵循以下模式：

INPUT -> FC，实现线性分类器。在这里N = M = K = 0。
INPUT -> CONV -> RELU -> FC
INPUT -> [CONV -> RELU -> POOL]*2 -> FC -> RELU ->FC。
在这里，我们看到每个POOL层之间都有一个CONV层。
INPUT -> [CONV -> RELU -> CONV -> RELU -> POOL]*3 -> [FC -> RELU]*2 -> FC
在这里，我们看到在每个POOL层之前堆叠了两个CONV层。对于更大更深的网络而言，这通常是一个好主意，因为多个堆叠的CONV层可以在破坏性池化操作之前开发输入卷的更复杂的特征。
优选将一叠小滤波器CONV连接到一个大的感受野CONV层。
改进点：
1 Batch normalization layer用来解决

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原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_37985288/article/details/93318486