卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种前馈神经网络，特别擅长于图像识别和图像分类。以下是CNN的基本原理和组成部分：

1. 卷积层（Convolutional Layer）

卷积层是CNN的核心部分，它通过卷积操作提取图像的特征。卷积层通常包含以下三个要素：

  • 卷积核（Kernel）：卷积核是一个小的矩阵，用于提取图像中的局部特征。
  • 步长（Stride）：步长决定了卷积核在图像上滑动的距离。
  • 填充（Padding）：填充是指在图像边界添加额外的像素，以保持输出图像的大小。

2. 激活函数（Activation Function）

激活函数用于引入非线性，使神经网络能够学习复杂的模式。常见的激活函数有：

  • Sigmoid函数：将输出压缩到0和1之间。
  • ReLU函数：将负值设置为0，正值保持不变。
  • Tanh函数：将输出压缩到-1和1之间。

3. 池化层（Pooling Layer）

池化层用于降低特征图的空间分辨率，减少计算量和参数数量。常见的池化方式有：

  • 最大池化（Max Pooling）：取每个区域的最大值。
  • 平均池化（Average Pooling）：取每个区域的平均值。

4. 全连接层（Fully Connected Layer）

全连接层将特征图的所有输出连接到一个线性层，用于分类或回归任务。

5. 例子：猫狗分类

以下是一个简单的猫狗分类示例：

  • 输入：一张包含猫或狗的图片。
  • 卷积层：提取猫或狗的特征。
  • 激活函数：引入非线性。
  • 池化层：降低特征图的空间分辨率。
  • 全连接层：将特征转换为分类结果。

猫狗分类示例

扩展阅读

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