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卷积神经网络
CNN 是 的缩写 卷积神经网络.
什么是 卷积神经网络?
一类深度学习模型,主要用于分析和处理视觉数据,例如图像和视频。 它们旨在模仿人类视觉皮层处理和识别视觉输入模式的方式。 CNN 在图像分类、对象检测和分割等任务中特别有效。
CNN 的架构通常由多个层组成,包括:
- 输入层: 该层接收原始图像数据,通常表示为像素值矩阵。
- 卷积层: 这些层执行卷积运算,涉及对输入数据应用多个过滤器(也称为内核)。 过滤器有助于检测图像中的边缘、纹理和形状等特征。 卷积层的输出是一组特征图,代表不同空间尺度和方向的识别特征。
- 激活层: 这些层应用非线性激活函数,例如整流线性单元(ReLU), 到卷积层的输出。 激活函数引入了非线性,使 CNN 能够学习数据中的复杂模式和关系。
- 池化层: 这些层执行下采样操作,这有助于减少特征图的空间维度和计算复杂性,同时保留最重要的信息。 常见的池化操作包括最大池化和平均池化。
- 全连接层: 这些层将一层中的每个神经元连接到后续层中的每个神经元,这使 CNN 能够学习更高层次的特征和关系。 最后的全连接层通常后面跟着一个 softmax 激活函数,它为分类任务中的每个类生成输出概率。
- 输出层: 该层生成 CNN 的最终预测或输出,例如图像分类任务中的类标签。
训练 CNN 涉及通过称为反向传播的过程调整滤波器权重和偏差,该过程可最大限度地减少预测输出与实际标签之间的误差。 经过训练后,CNN 可用于对新的、未见过的数据进行预测。
CNN 已在各种计算机视觉任务中取得成功,包括图像分类(例如 ImageNet)、对象检测(例如 YOLO、Faster R-CNN)和语义分割(例如 U-Net)。 它们在视觉数据处理方面的有效性也使它们适用于自然语言处理和语音识别等其他领域,可用于分析顺序数据。
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