卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在图像和视频处理方面非常有效的深度学习模型。下面将为您介绍卷积神经网络的基本概念、结构和应用。

基本概念

卷积神经网络是一种特殊的神经网络，它通过学习图像数据的局部特征来实现图像识别。CNN 的主要特点是：

  • 局部感知：每个神经元只关注图像的一部分，这有助于捕捉图像中的局部特征。
  • 权重共享：卷积神经网络的权重在图像的不同位置共享，这减少了模型的参数数量，提高了计算效率。
  • 层次化结构：CNN 采用层次化的结构，从底层到顶层逐渐提取更高级别的特征。

卷积层

卷积层是卷积神经网络的核心部分，它通过卷积操作提取图像特征。

  • 卷积核：卷积核是一个小的滤波器，用于提取图像中的局部特征。
  • 步长：步长决定了卷积核在图像上移动的步长。
  • 填充：填充是指在卷积核与图像边缘之间的像素填充，用于保持输出图像的大小。

激活函数

激活函数用于引入非线性，使得卷积神经网络能够学习复杂的特征。

  • ReLU（Rectified Linear Unit）：ReLU 函数是一种常用的激活函数，它将输入值大于 0 的部分映射到 1，将小于等于 0 的部分映射到 0。
  • Sigmoid：Sigmoid 函数将输入值压缩到 [0, 1] 范围内，常用于回归问题。

汇总

卷积神经网络是一种强大的图像识别工具，通过学习图像的局部特征来实现图像识别。下面是一个卷积神经网络的结构图，可以帮助您更好地理解其结构。

卷积神经网络结构图

如果您想了解更多关于卷积神经网络的细节，可以访问我们的深度学习教程页面。