卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种专门用于图像识别、图像分类的神经网络。它具有强大的特征提取能力，能够自动学习图像中的局部特征，是计算机视觉领域的重要技术。

CNN结构组成

CNN主要由以下几个部分组成：

  • 输入层：输入层接收原始图像数据，并将其传递给卷积层。
  • 卷积层：卷积层通过卷积核提取图像特征。
  • 激活层：激活层对卷积层的输出进行非线性变换，引入非线性因素。
  • 池化层：池化层降低特征图的空间分辨率，减少计算量。
  • 全连接层：全连接层将特征图中的特征映射到类别标签。
  • 输出层：输出层输出最终的分类结果。

卷积层

卷积层是CNN的核心部分，它通过卷积核提取图像特征。卷积核是一个小的矩阵，用于提取图像中的局部特征。在卷积过程中，卷积核在图像上滑动，并与图像中的局部区域进行卷积运算，从而提取出特征。

卷积核示例

激活层

激活层对卷积层的输出进行非线性变换，引入非线性因素。常见的激活函数有ReLU（Rectified Linear Unit）、Sigmoid、Tanh等。

池化层

池化层降低特征图的空间分辨率，减少计算量。常见的池化方式有最大池化、平均池化等。

全连接层

全连接层将特征图中的特征映射到类别标签。在CNN中，全连接层通常位于池化层之后。

扩展阅读

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