(一)卷积神经网络的工作原理

卷积神经网络的工作原理可以分为网络模型定义、网络训练以及网络的预测三个部分。

1.网络模型定义

网络模型的定义需要根据具体应用的数据量以及数据本身的特点,设计网络深度、网络每一层的功能,以及设定网络中的超参数,如：λ、η等。针对卷积神经网络的模型设计有不少的研究,比如模型深度方面、卷积的步长方面、激励函数方面等。此外,针对网络中的超参数选择,也存在一些有效的经验总结。但是,目前针对网络模型的理论分析和量化研究相对还比较匮乏。

2.网络训练

卷积神经网络可以通过残差的反向传播对网络中的参数进行训练。但是,网络训练中的过拟合以及梯度的消逝与爆炸等问题极大影响了训练的收敛性能。针对网络训练的问题,一些有效的改善方法被提出,包括：基于高斯分布的随机初始化网络参数,利用经过预训练的网络参数进行初始化,对卷积神经网络不同层的参数进行相互独立同分布的初始化。根据近期的研究趋势,卷积神经网络的模型规模正在迅速增大,而更加复杂的网络模型也对相应的训练策略提出了更高的要求。

3.网络的预测

卷积神经网络的预测过程就是通过对输入数据进行前向传导,在各个层次上输出特征图,最后利用全连接网络输出基于输入数据的条件概率分布的过程。近期的研究表明,经过前向传导的卷积神经网络高层特征具有很强的判别能力和泛化性能；而且,通过迁移学习,这些特征可以被应用到更加广泛的领域。这一研究成果对于扩展卷积神经网络的应用领域具有重要的意义。

(二)卷积神经网络的结构

LeNet 5模型采用了交替连接的卷积层和下采样层对输入图像进行前向传导,并且最终通过全连接层输出概率分布的结构是当前普遍采用的卷积神经网络结构的原型。LeNet 5虽然在手写字符识别领域取得了成功,但是其存在的缺点也比较明显,包括：(1)难以寻找到合适的大型训练集对网络进行训练以适应更为复杂的应用需求；(2)过拟合问题使得LeNet-5的泛化能力较弱；(3)网络的训练开销非常大,硬件性能支持的不足使得网络结构的研究非常困难。以上三大制约卷积神经网络发展的重要因素在近期的研究中取得了突破性的进展是卷积神经网络成为一个新的研究热点的重要原因。并且,近期针对卷积神经网络的深度和结构优化方面的研究进一步提升了网络的数据拟合能力。(www.daowen.com)

卷积神经网络结构方面的研究是一个开放的问题,基于当前的研究状况,目前的研究主要形成了两大趋势：(1)增加卷积神经网络的深度；(2)优化卷积神经网络的结构,降低网络的复杂度。在卷积神经网络的深度研究方面,主要依赖于进一步分析深层次网络存在的潜在隐患(如：网络退化),以解决深层网络的训练问题(如：VGG,ResNet)。而在优化网络结构方面,目前的研究趋势是进一步加强对于当前网络结构的理解和分析,以更简洁高效的网络结构取代当前的结构,进一步地降低网络复杂度并且提升网络的性能(如：GoogleNet,完全卷积网络)。

(三)卷积神经网络的应用分析

随着网络性能的提升和迁移学习方法的使用,卷积神经网络的相关应用也逐渐向复杂化和多元化发展。总体来说,卷积神经网络的应用主要呈现出以下四大发展趋势。

(1)随着卷积神经网络相关研究地不断推进,其相关应用领域的精度也得到了迅速的提高。卷积神经网络在图像分类领域的迅速发展,不断提升已有数据集的准确度,也给更加大型的图像应用相关数据库的设计带来了迫切的需求。

(2)实时应用领域的发展。计算开销一直是卷积神经网络在实时应用领域发展的阻碍。但是,近期的一些研究展现了卷积神经网络在实时应用中的潜力。随着硬件性能地不断提高和通过改进网络结构带来的网络复杂度的降低,卷积神经网络在实时图像处理任务领域逐渐展现出了应用前景。

(3)随着卷积神经网络性能的提升,相关应用的复杂程度也随之提高。目前,卷积神经网络的性能和结构仍然处于高速的发展阶段,其相关的复杂应用在接下来的一段时间内都将保持其研究热度。

(4)基于迁移学习以及网络结构的改进,卷积神经网络逐渐成了一种通用的特征提取与模式识别工具,其应用范围已经逐渐超越了传统的计算机视觉领域。卷积神经网络作为一种通用的特征表达工具,逐渐表现出在更加广泛的应用领域中的研究价值。

从目前的研究形势来看,一方面,卷积神经网络在其传统应用领域的研究热度不减,如何改善网络的性能仍有很大的研究空间；另一方面,卷积神经网络良好的通用性能使其应用领域逐渐扩大,应用的范围不再局限于传统的计算机视觉领域,并且向应用的复杂化、智能化和实时化发展。