【摘 要】
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衍射深度神经网络（Diffractive Deep Neural Networks,D~2NN）具有计算速度快、耗能低及并行计算能力强等优点,是衍射光学与计算机神经网络相结合形成的一种新型神经网络模型,在图像识别、强化学习等多种场景中具有重要的应用价值。本文系统分析了D~2NN网络的构建原理,阐明了各类超参数以及网络架构对成像性能的影响,设计并搭建了损失函数收敛速度快、训练时间短、成像质量优的深度
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衍射深度神经网络（Diffractive Deep Neural Networks,D~2NN）具有计算速度快、耗能低及并行计算能力强等优点,是衍射光学与计算机神经网络相结合形成的一种新型神经网络模型,在图像识别、强化学习等多种场景中具有重要的应用价值。本文系统分析了D~2NN网络的构建原理,阐明了各类超参数以及网络架构对成像性能的影响,设计并搭建了损失函数收敛速度快、训练时间短、成像质量优的深度学习神经网络（Deep Neural Networks,DNN）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）及D~2NN网络,并开展了相应得数值仿真研究。本文首先基于神经网络的基本结构和理论推导,分析了网络层数、学习率、激活函数以及优化算法等对网络性能的影响。使用3至5层的Leaky-Re LU激活函数与Adam算法神经网络解决简单的图像恢复问题,学习率可以在0.08的基础上进行调整。进行了DNN与CNN关于模糊图像恢复问题的仿真,并在此基础上改变了输入图像的噪声复杂度与模式,最终图像在测试集的单像素点误差均值仅在0.03左右。同时,在理论上进行了矩阵推导,搭建了D~2NN网络,完成了相位调制D~2NN仿真,进而深入分析得到小批量样本容量为10时,损失函数收敛效果最好。随后使用512×512大小图像通过不同数量的衍射层,衍射层数越多,网络越深,收敛效果和泛化性越好,但计算量也随之增大。对于衍射层之间的距离把握应当满足于具体问题需求的D~2NN,训练得到的五种不同衍射层距离的网络中,衍射层距离为3.3×10-3m的D~2NN具有最好的性能表达。最后,通过振幅调制三层的D~2NN对散射介质模糊图像进行了恢复,测试集的单像素点误差均值仅有0.03。同时,设计了搭建光路进行实验的可行性方案,并预估了实验方案中的误差问题。由此提出了4f系统的预处理方案,及通过拟合CCD非线性效应曲线为D~2NN添加非线性层的方案。
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