福州网页建站维护有哪些,做外贸 网站没有邮箱怎么找,郑州电力高等专科学校学费多少,wordpress文章更新软件1.概述卷积神经网络#xff08;CNN#xff09;是深度学习在计算机视觉领域的重要突破#xff0c;专为处理网格状数据#xff08;如图像#xff09;设计#xff0c;后也扩展到自然语言处理等领域。它解决了全连接网络处理大图像时计算代价高、特征保留差的问题#xff0c…1.概述 卷积神经网络CNN是深度学习在计算机视觉领域的重要突破专为处理网格状数据如图像设计后也扩展到自然语言处理等领域。 它解决了全连接网络处理大图像时计算代价高、特征保留差的问题核心是通过卷积层自动学习和提取图像局部特征。 CNN 主要由三部分构成卷积层负责提取局部特征池化层降低运算量并增强特征全连接层输出最终结果。1.1.使用场景 卷积神经网络CNN的核心使用场景集中在处理网格状数据如图像、视频帧等的任务中主要包括图像分类如识别物体类别猫 / 狗、交通标志等目标检测如定位图像中物体位置自动驾驶识别行人、车辆图像分割如像素级分类医学影像分割肿瘤、卫星图像划分区域人脸识别如身份验证、人脸解锁医学影像分析如 X 光 / CT 病变检测视频分析如动作识别、视频内容分类等。也扩展到文本、音频等领域将其转化为网格状数据处理。1.2与传统网络的区别 左侧是普通全连接神经网络的结构包含输入层、隐藏层、输出层层间为全连接 右侧展示卷积神经网络对带有深度depth、高度height、宽度width维度的数据的处理流程体现了卷积神经网络与普通全连接网络在结构和数据处理方式上的差异。1.3全连接的局限性 全连接神经网络不太适合处理图像数据特别是彩色图..1.3.1 参数量巨大 全连接结构计算量非常大假设我们有1000×1000的输入如果隐藏层也是1000×1000大小的神经元由于神经元和图像每一个像素连接则参数量会达到惊人的1000×1000×1000×1000仅仅一层网络就已经有10^12个参数。1.3.2 表达能力太有限 全连接神经网络的角色只是一个分类器如果将整个图片直接输入网络不仅参数量大也没有利用好图片中像素的空间特性增加了学习难度降低了学习效果。1.4卷积思想 卷从左往右从上往下 积乘积对应位置相乘求和1.4.1 概念 Convolution输入信息与卷积核(滤波器,Filter)的乘积。核心是用小尺寸的卷积核提取输入的局部特征。1.4.2 局部连接 卷积核仅与输入的局部区域连接而非全连接。这一设计契合图像的 “局部相关性”—— 空间距离距离越近的像素相互影响越强同时局部连接也让网络能基于 “局部特征如边缘、角点” 逐步构建更复杂的全局特征如物体轮廓。局部连接可以更好地利用图像中的结构信息空间距离越相近的像素其相互影响越大。根据局部特征完成目标的可辨识性。1.4.3 权重共享 同一卷积核在整个输入数据的不同位置上共享权重。例如用一个卷积核提取 “竖直边缘” 特征时无论图像的左上角还是右下角只要存在竖直边缘都用这组相同的权重去检测。这一机制大幅减少了参数量同时让网络能将 “从局部区域学到的特征” 推广到整个输入降低了学习难度。图像从一个局部区域学习到的信息应用到其他区域。减少参数降低学习难度。总结 卷积神经网络CNN是为突破全连接网络处理图像时 “参数量爆炸、空间特征丢失” 的局限而生的深度学习模型凭借卷积层局部连接 权重共享、池化层、全连接层的核心结构实现了 “参数高效性” 与 “空间特征表达能力” 的平衡。它不仅在图像分类、目标检测、医学影像分析等计算机视觉任务中成为核心工具还拓展到文本、音频等多模态领域成为处理网格状及衍生结构数据的关键深度学习范式。
