用通俗的話總的來說，就是利用大數(shù)據(jù)抽取規(guī)律，再利用規(guī)律去預測（回歸）、分類、聚類未知的輸入，得到輸出（結果）ai如何鏈接圖片。

單說圖片識別：

這里面的大數(shù)據(jù)就是已知的輸入（圖片）和已知的結果（圖片的標簽），抽取規(guī)律也就是相應的算法（卷及神經(jīng)網(wǎng)絡），預測、分類、聚類就是得到圖片的結果（圖片識別）ai如何鏈接圖片。

可以分為以下幾步：

第一步：數(shù)據(jù)的預處理ai如何鏈接圖片。

圖片是由一個一個的像素組成的，就拿入門的案例說吧，MNIST數(shù)據(jù)集，是一個手寫數(shù)字的數(shù)據(jù)集，每一張圖片都是由28×28個像素點形成的ai如何鏈接圖片。

就像這樣：

總共有60000張這樣的圖片ai如何鏈接圖片，而圖片的標簽（也就是結果）也是已知的（0~9），那么設輸入為x輸出為y，

計算機是無法讀懂圖片的，所以我們要將圖片轉換成計算機所能認識的東東ai如何鏈接圖片。

矩陣：

x就是一個28×28的矩陣每一個點表示圖片中相應位置的灰度ai如何鏈接圖片。有的神經(jīng)網(wǎng)絡為了更簡化的計算，將28×28 的矩陣，轉換為一個1×784的向量（一維矩陣）。這里的x是28×28×1，這個1表示的是單通道，也就是只有一種顏色。如果是彩色圖片的話，那么就應該是28×28×3，這個3表示的是RGB三個顏色通道。

y就是一個數(shù)字，0~9ai如何鏈接圖片。

有些算法還會降x，y進行歸一化，也就是轉換為0~1之間的矩陣、數(shù)字ai如何鏈接圖片。

第二步：抽取特征ai如何鏈接圖片。

卷積（特征提取）的具體計算方法：

其中input為輸入，filter叫做卷積核（暫且理解為濾波器），output叫做特征圖，特征圖的個數(shù)和filter的個數(shù)是相同的（filter W0、filter W1）ai如何鏈接圖片。既然是矩陣，那么可以設中間的參數(shù)是W，于是就有Wx+b = output。這里的W是我們最終要訓練出來的。

計算方法：

w0與x藍色區(qū)域做內(nèi)積（對應位置相乘后相加）：

f1第1層 = 0×1+ 0×1+ 0×1 + 0×-1+ 1×-1+ 1×0 + 0×-1+1×1+1×0 = 0

f1第2層 = 0×-1+0×-1+0×1 +0×-1+0×1+1×0 +0×-1+2×1+2×0 = 2

f1第3層 = 0×1+0×0+0×-1+ 0×0+2×0+2×0+ 0×1+0×-1+0×-1+ = 0

那么根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡得分函數(shù)：f（xai如何鏈接圖片，w） = wx+b

這里的b =1

那么輸出的得分值就為f1+f2+f3+b = 0+2+0+1 =3

最右邊綠色的矩陣第1行ai如何鏈接圖片，第1列，就是3

將卷積核在輸入矩陣滑動ai如何鏈接圖片，

同理可以計算

這里的輸出叫做特征圖ai如何鏈接圖片。

這里就可以看出，經(jīng)過卷積核Filter（濾波器），將圖片濃縮了，濃縮之后，再進行一次非線性的處理，用一些非線性的函數(shù)將線性結果非線性化（叫做激活函數(shù)），這層叫作卷積層ai如何鏈接圖片。

這里只是一層，大型數(shù)據(jù)集（輸入很多的情況）一層是不夠的，需要很多層，輸入-卷積-輸出-卷積-輸出........ai如何鏈接圖片。

比如VGG-16，就有16個卷積層ai如何鏈接圖片。

進一步濃縮叫做池化層ai如何鏈接圖片。

同樣有一個filter，將特征圖進行MAX（取最大值）或者MEAN（取均值），進一步濃縮特征ai如何鏈接圖片。

濃縮完特征之后，接著后面的層叫做全連接層ai如何鏈接圖片。

就是將權重參數(shù)W（矩陣），分別乘以池化完成的結果，得到最終的分類結果比如前邊所說的0~9的手寫字體，要分10個類別，如果池化完成的結果是1×64，那么全連接層就應該是64×10，最終得到1×10的矩陣，就是分類0~9的結果ai如何鏈接圖片。

以上最重要的就是要求W，也就是最前邊說的，根據(jù)大數(shù)據(jù)找規(guī)律ai如何鏈接圖片。

第三步：參數(shù)更新

那么還有問題ai如何鏈接圖片，W是多少誰知道？

沒人知道ai如何鏈接圖片，這里是根據(jù)計算機一步一步的試出來的，

先隨機的給出一組W，算出結果Y1，利用已知的x當做輸入，用已知的y與y1坐差值，那么Y1-y就會有一個差值，就是預測值和真實值的差值ai如何鏈接圖片。稱作損失函數(shù)，有些叫做代價函數(shù)。當代價函數(shù)最小的時候，預測值Y1和真實值y的差距越來越小，當差距在我們可以接受的范圍內(nèi)，那么就可以認為，由權重參數(shù)W生成的Y1可以對輸入x進行預測和分類。

那么如何讓損失函數(shù)最小呢？這里并不是求導后求極值點，而是對損失函數(shù)求導數(shù)，調(diào)整W，使得差值沿著導數(shù)的方向前進，最終達到極小值點ai如何鏈接圖片。

這時候得到的W就是我們最終要的結果了ai如何鏈接圖片。

第四步：利用參數(shù)

既然得到了W，我們就可以利用這個W，將一個未知結果的x輸入，從而得到通過W計算出的y，這個y就是圖片識別的結果ai如何鏈接圖片。

現(xiàn)在有很多的開源深度學習框架ai如何鏈接圖片，是各大著名公司封裝好的函數(shù)（已經(jīng)造好的輪子），

以下是一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡識別MNIST的小例子（基于google深度學習框架TensorFlow）：

只是經(jīng)過了21次的參數(shù)更新，最終的識別準確率在99%以上ai如何鏈接圖片。

輸出結果：

Extracting MNIST_data/train-images-idx3-ubyte.gz

Extracting MNIST_data/train-labels-idx1-ubyte.gz

Extracting MNIST_data/t10k-images-idx3-ubyte.gz

Extracting MNIST_data/t10k-labels-idx1-ubyte.gz

第0次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.7688

第1次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.7831

第2次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.8829

第3次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.8883

第4次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.889

第5次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.8919

第6次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.8908

第7次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.893

第8次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.894

第9次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.8949

第10次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.8927

第11次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.8935

第12次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.8948

第13次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.9873

第14次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.9881

第15次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.9864

第16次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.9885

第17次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.9906

第18次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.9876

第19次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.9884

第20次迭代ai如何鏈接圖片，測試集準確率是0.9902