卷积神经网络 (CNN) 说明

在人工智能和机器学习领域，卷积神经网络 (CNN) 已成为图像识别、处理和分类的强大工具。它们独特的架构和学习空间层次结构的能力使它们特别适用于涉及视觉数据的任务。在这篇博文中，我们将深入探讨 CNN 的复杂性、其组件及其应用。

什么是卷积神经网络？

卷积神经网络 (CNN) 是一类深度神经网络，特别适合分析视觉图像。受动物视觉皮层的启发，CNN 旨在自动和自适应地从输入图像中学习特征的空间层次结构。

深度神经网络

CNN 的关键组件

卷积层：CNN 的核心，这些层对输入应用卷积运算，并将结果传递到下一层。每个卷积层通常由多个过滤器（或内核）组成，用于从输入图像中提取不同的特征，例如边缘、纹理或图案。

卷积层

池化层：池化层也称为子采样或下采样层，可降低每个特征图的维数，同时保留最重要的信息。 这有助于减少计算负荷并降低过度拟合的风险。 常见的池化类型包括最大池化和平均池化。

池化层

激活函数：激活函数将非线性引入网络，使其能够学习复杂的模式。 CNN 中最常用的激活函数是整流线性单元 (ReLU)，如果输入高于某个阈值，它会激活一个神经元。

激活函数 整流线性单元 全连接层

Dropout：Dropout 是一种正则化技术，在训练期间随机关闭一小部分神经元，以防止过度拟合并提高泛化能力。

Dropout

CNN 的工作原理

输入层 非线性