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1、 卷积神经网络CNN代码解析 deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络CNN，深度信念网络DBN，自动编码AutoEncoder堆栈SAE，卷积CAE的作者是 Rasmus Berg Palm ()代码下载：这里我们介绍deepLearnToolbox-master中的CNN局部。DeepLearnToolbox-master中CNN内的 函数：调用关系为：该模型使用了mnist的数字作为训练样本，作为cnn的一个使用样例，每个样本特征为一个28*28=的向量。网络构造为：让我们来看看各个函数：一、Test_examp
2、le_CNN:25671011一、 Test_example_CNN:Test_example_CNN:1设置CNN的根本参数规格，如卷积、降采样层的数量，卷积核的大小、降采样的降幅2 cnnsetup函数 初始化卷积核、偏置等3 cnntrain函数 训练cnn，把训练数据分成batch，然后调用3.1 cnnff 完成训练的前向过程，3.2 cnnbp计算并传递神经网络的error，并计算梯度权重的修改量3.3 cnnapplygrads 把计算出来的梯度加到原始模型上去4 cnntest 函数，测试当前模型的准确率该模型采用的数据为mnist_uint8.mat，含有70000个手写数字
3、样本其中60000作为训练样本，10000作为测试样本。把数据转成相应的格式，并归一化。设置网络构造及训练参数初始化网络，对数据进展批训练，验证模型准确率绘制均方误差曲线该函数你用于初始化CNN的参数。设置各层的mapsize大小，初始化卷积层的卷积核、bias尾部单层感知机的参数设置bias统一设置为0权重设置为：-11之间的随机数/sqrt6/输入神经元数量+输出神经元数量对于卷积核权重，输入输出为fan_in, fan_outfan_out = net.layersl.outputmaps * net.layersl.kernelsize 2;%卷积核初始化，1层卷积为1*6个卷积核，2
4、层卷积一共6*12=72个卷积核。对于每个卷积输出featuremap， %fan_in = 表示该层的一个输出map，所对应的所有卷积核，包含的神经元的总数。1*25,6*25fan_in = numInputmaps * net.layersl.kernelsize 2;fin =1*25 or 6*25fout=1*6*25 or 6*12*25 net.layersl.kij = (rand(net.layersl.kernelsize) - 0.5) * 2 * sqrt(6 / (fan_in + fan_out);1 卷积降采样的参数初始化2尾部单层感知机的参数权重和偏量设置：三
5、、cn该函数用于训练CNN。生成随机序列，每次选取一个batch50个样本进展训练。批训练：计算50个随机样本的梯度，求和之后一次性更新到模型权重中。在批训练过程中调用：Cnnff.m 完成前向过程Cnnbp.m 完成误差传导和梯度计算过程 把计算出来的梯度加到原始模型上去四、1、取得CNN的输入2、两次卷积核降采样层处理3、尾部单层感知机的数据处理，需要把subFeatureMap2连接成为一个(4*4)*12=192的向量，但是由于采用了50样本批训练的方法，subFeatureMap2被拼合成为一个192*50的特征向量fv；Fv作为单层感知机的输入，全连接的方式得到输出层五、cnnbp
6、.m该函数实现2局部功能，计算并传递误差，计算梯度1、计算误差和LossFunction2、 计算尾部单层感知机的误差3、 把单层感知机的输入层featureVector的误差矩阵，恢复为subFeatureMap2的4*4二维矩阵形式插播一张图片：4、 误差在特征提取网络【卷积降采样层】的传播如果本层是卷积层，它的误差是从后一层降采样层传过来，误差传播实际上是用降采样的反向过程，也就是降采样层的误差复制为2*2=4份。卷积层的输入是经过sigmoid处理的，所以，从降采样层扩大来的误差要经过sigmoid求导处理。如果本层是降采样层，他的误差是从后一层卷积层传过来，误差传播实际是用卷积的反向过程，也就是卷积层的误差，反卷积卷积核转180度卷积层的误差，原理参看插图。5、 计算特征抽取层和尾部单层感知机的梯度五、c该函数完成权重修改，更新模型的功能1更新特征抽取层的权重 weight+bias2 更新末尾单层感知机的权重 weight+bias六、验证测试样本的准确率