卷積神經網路 (Convolutional Neural Network, CNN)

影像輸入設計：Flatten 方法的問題與反思

基本步驟

1. 影像縮放 (Rescale)：將圖片統一成固定大小（如 100 × 100）,。
2. 獨熱向量 (One-hot Vector)：表示類別，維度長度決定可辨識的種類數量。
3. 模型優化：通過 Softmax 後，追求預測值與正確標籤間的 Cross Entropy 最小化。

將圖片輸入到模型中

• 影像表示：彩色影像為三維張量 (Tensor)，包含寬、高及 R G B 三個通道 (Channel)。
• 直覺思路：直接展平 (Flatten) 為向量輸入。
• 問題：參數量過大。如 100×100×3 輸入配 1000 個神經元，第一層即需 $3 \times 10^7$ 個權重，大幅增加 Overfitting 風險。

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為什麼需要 CNN？ (設計動機與影像特性)

在處理影像辨識時，若直接使用全連接網路 (Fully Connected Network)，會面臨參數過多導致 Overfitting 的風險。CNN 透過對影像特性的三個關鍵觀察來簡化網路架構：

1. 觀察一：偵測 Pattern 不需要看整張圖片

   • 影像中的重要特徵（如鳥嘴、眼睛）通常只存在於局部區域。
   • 簡化方式： 引入 Receptive Field (感受野)，每個神經元只負責守備一小塊區域。

     單一神經元的局部感受野計算	共享感受野的卷積特徵擷取

2. 觀察二：同樣的 Pattern 會出現在不同位置

   • 鳥嘴可能出現在左上角，也可能出現在中間。
   • 簡化方式： Parameter Sharing (參數共享)。讓不同守備範圍的神經元共用同一組參數（即 Filter）。

     共享參數、不同感受野，產生不同輸出	不同感受野皆套用相同的 Filter（權重共享）

3. 觀察三：對影像做下採樣 (Subsampling) 不影響辨識

   • 將圖片縮小後，人依然能辨認出物件。
   • 簡化方式： Pooling (池化)。縮小圖片尺寸以減少運算量。

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卷積層的優勢：受限的 Fully Connected Layer

卷積層 (Convolutional Layer) 本質上是 加上人為限制（Model Bias） 的 Fully Connected (FC) Layer，透過犧牲模型彈性來換取更好的訓練效率與抗過擬合能力。

核心觀察：從 FC 到 CNN 的限制

1. 感受野 (Receptive Field)：FC 原本能決定看整張圖片或局部範圍（將多餘權重設為 0），但 CNN 強制限制神經元只能守備特定範圍。
2. 權值共享 (Parameter Sharing)：FC 的神經元參數各自獨立，但 CNN 強制守備不同區域的同一組 Filter 必須共用參數。

效能分析：靈活性與偏置的平衡

• 全連接層 (FC)：Model Bias 小、靈活性 (Flexibility) 極高。雖然能產生各類變化，但在特定任務（如影像辨識）上容易因參數量過大而導致 Overfitting，難以在特定任務上做好。
• 卷積層 (CNN)：Model Bias 較大。雖然限制了模型的自由度，但它是專門為影像特性設計的（考慮局部性與平移不變性），因此在影像處理任務上表現更穩健且優異。

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濾波器角度 (Filter Perspective) 介紹 CNN

卷積層基本定義

• 濾波器 (Filter) 的作用：卷積層包含多個 Filter，每個 Filter 都是一個三維張量（如 $3 \times 3 \times \text{Channel}$），其任務是偵測影像中特定的 Pattern。
• 參數本質：Filter 內的數值即為模型待學習的 權值 (Weight)，有時也包含偏置 (Bias)。
• 運算方式：內積 (Inner Product)：Filter 與圖片對應區域的數值進行矩陣相乘後求和。當圖片出現與 Filter 相似的特徵時，內積數值最大。
• 特徵圖 (Feature Map)：每個 Filter 掃過整張圖片後會產生一組數值。若有 64 個 Filter，就會產生 64 個 Channel 的新圖片，稱為 Feature Map。

Filter 透過內積運算偵測影像特定 Pattern	多個 Filter 各自產生特徵圖，構成多通道 Feature Map

多層卷積機制

• 深度匹配：第二層卷積的 Filter 高度（深度）必須等於第一層輸出的 Channel 數（例如前層輸出 64 個 Channel，後層 Filter 的深度即為 64）。
• 視野演進 (Receptive Field Evolution)：即使 Filter 大小固定（如 $3 \times 3$），隨著網路疊深，深層神經元在原圖上考慮的範圍會越來越大（如第二層的 $3 \times 3$ 實際上對應原圖的 $5 \times 5$），因此深層網路能偵測更大尺寸的 Pattern。

後層 Filter 深度需對齊前層 Channel 數	卷積層加深使感受野逐步擴大

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神經元角度 (Neuron) vs. 濾波器角度 (Filter)

這兩種觀點在數學上是一模一樣的，只是從不同視角來說明 CNN 的機制。

影像特性與觀察	神經元角度 (Neuron)	濾波器角度 (Filter)
觀察一：局部性 (不需看整張圖)	神經元只守備特定的 感受野 (Receptive Field)	使用 Filter 偵測局部範圍內的 Pattern
觀察二：平移不變性 (Pattern 會出現在不同位置)	守備不同區域的神經元可以 共用參數 (Shared Weights)	同一個 Filter 掃過 (Slide) 整張圖片進行運算（即卷積操作）

核心結論： 所謂的 「參數共享」，本質上就是將一組 「Filter」 掃過整張影像。這種設計賦予了 CNN 強大的 Model Bias，使其在影像任務上比全連接層更有效率且不易過擬合。

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CNN 的核心結構

卷積層 (Convolutional Layer)

卷積層是 Receptive Field 與 Parameter Sharing 的結合，其 Model Bias 較大（針對影像設計），但能有效避免 Overfitting。

• 濾波器 (Filter)： 每個 Filter 是一個三維 Tensor（長 × 寬 × 通道數），負責偵測特定的 Pattern。
• 步長 (Stride)： Filter 每次移動的距離。
• 填充 (Padding)： 若 Filter 超出影像邊界，則補零 (Zero Padding) 或補平均值以維持尺寸。
• 特徵圖 (Feature Map)： Filter 掃過整張圖片後的輸出結果。若有 64 個 Filter，就會產生 64 個通道的新圖片。

池化層 (Pooling)

• 功能： 負責把圖片變小，減少運算量。
• 常見方式： Max Pooling (在一組數字中選最大的作為代表) 或 Mean Pooling。
• 趨勢： 隨著運算能力增強，現代有些網路會捨棄 Pooling，改用全卷積架構。

扁平化與全連接層 (Flatten & Fully Connected Layer)

• 在經歷多次卷積與池化後，將多維向量 Flatten (拉直) 變成一維向量。
• 最後丟入 Fully Connected Layer 並搭配 Softmax 進行分類輸出。

卷積與池化逐層抽取影像特徵	特徵學習後進行分類的 CNN 流程

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案例研究：AlphaGo

雖然下圍棋不是影像辨識，但棋盤具備與影像相似的特性：

• 局部性： 棋盤上的重要 Pattern（如叫吃）看 5×5 範圍即可辨認。
• 平移不變性： 同樣的局勢可以出現在棋盤任何位置。
• 關鍵差異： AlphaGo 的設計中沒有使用 Pooling，因為棋盤上隨意移除行列會導致資訊嚴重受損。

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CNN 的限制與挑戰

• 缺乏空間變換不變性： CNN 無法自動處理影像的放大縮小 (Scaling) 或 旋轉 (Rotation)。
• 解決方案：
  1. 資料增強 (Data Augmentation)： 訓練時將圖片截取、放大或旋轉。
  2. Spatial Transformer Layer： 另一種專門處理此問題的網路架構。