技術知識 | 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的架構解析

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)是深度學習領域中一種廣為人知的重要架構，其核心由三種不同類型的層組成:卷積層、池化層和全連接層。

卷積層使用預配置的卷積核(或稱過濾器)從輸入的圖像或視頻數(shù)據(jù)中提取局部特征信息。這種基于滑動窗口的卷積操作能夠有效地捕捉數(shù)據(jù)中的空間相關性。

接下來是池化層，它會對卷積層輸出的特征圖進行降維處理，將數(shù)據(jù)分解為不同的部分或區(qū)域。這可以減少后續(xù)處理的計算量，并使網(wǎng)絡對輸入數(shù)據(jù)產(chǎn)生一定的平移不變性。

最后是全連接層，它在各個層之間創(chuàng)建更多的神經(jīng)元通路。這樣，網(wǎng)絡就能夠學習特征之間的復雜關系，做出更加高級和抽象的預測。

CNN 架構之所以在計算機視覺領域廣受歡迎，是因為它能很好地處理不同維度和大小的各種圖像、視頻輸入數(shù)據(jù)。通過卷積和池化操作，CNN可以有效提取視覺數(shù)據(jù)中的局部和全局特征，最終完成分類、檢測等高級視覺任務。

轉自：互聯(lián)網(wǎng)