卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别、图像处理等任务的重要模型。本指南将介绍高级CNN的相关知识。

基础概念

  • 卷积层（Convolutional Layer）：卷积层是CNN的核心，用于提取图像特征。
  • 池化层（Pooling Layer）：池化层用于降低特征图的空间维度，减少计算量。
  • 全连接层（Fully Connected Layer）：全连接层用于将特征图转换为类别标签。

高级技巧

  • 残差网络（ResNet）：ResNet通过引入残差连接，解决了深层网络训练困难的问题。
  • 密集连接网络（DenseNet）：DenseNet通过将所有层直接连接，提高了网络的性能。
  • 生成对抗网络（GAN）：GAN用于生成逼真的图像，可以应用于图像修复、图像生成等领域。

实践案例

以下是一个使用Keras实现CNN的简单例子：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

扩展阅读

更多关于CNN的内容，请参考深度学习之CNN。

Convolutional Neural Network