技術(shù)知識(shí) | 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)解析

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一種廣為人知的重要架構(gòu)，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(yù)配置的卷積核(或稱過(guò)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(dòng)窗口的卷積操作能夠有效地捕捉數(shù)據(jù)中的空間相關(guān)性。

接下來(lái)是池化層，它會(huì)對(duì)卷積層輸出的特征圖進(jìn)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(jì)算量，并使網(wǎng)絡(luò)對(duì)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(gè)層之間創(chuàng)建更多的神經(jīng)元通路。這樣，網(wǎng)絡(luò)就能夠?qū)W習(xí)特征之間的復(fù)雜關(guān)系，做出更加高級(jí)和抽象的預(yù)測(cè)。

CNN 架構(gòu)之所以在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域廣受歡迎，是因?yàn)樗芎芎玫靥幚聿煌S度和大小的各種圖像、視頻輸入數(shù)據(jù)。通過(guò)卷積和池化操作，CNN可以有效提取視覺(jué)數(shù)據(jù)中的局部和全局特征，最終完成分類、檢測(cè)等高級(jí)視覺(jué)任務(wù)。

轉(zhuǎn)自：互聯(lián)網(wǎng)