卷积神经网络基本原理

简介
卷积神经网络 (CNN) 是一种深度神经网络架构，专门用于处理具有网格结构的数据，例如图像和序列。 它们在计算机视觉任务中取得了巨大的成功，包括图像分类、物体检测和语义分割。
基础概念
卷积： 卷积是 CNN 的核心操作，它通过一个称为卷积核的小型滤波器扫描输入数据。 卷积核与输入数据逐元素相乘，然后对结果求和，生成一个称为激活图的输出。
池化： 池化是另一种重要的操作，它通过将相邻激活图值缩小到单个值来减少激活图的维度。 池化有助于减少过拟合并提取更抽象的特征。
激活函数： 激活函数引入非线性到 CNN 中，使其能够学习复杂模式。 常用的激活函数包括 ReLU 和 sigmoid。
架构
CNN 通常由交替的卷积和池化层组成。 随着网络变得更深，卷积核的尺寸和数量通常会增加。 网络的末尾通常连接有完全连接层，用于最终的分类或回归任务。
训练
CNN 使用反向传播算法进行训练。 训练目标是使网络输出与所需标签之间的误差最小化。 训练算法通过优化一组称为权重的网络参数来实现这一目标。
优势
平移不变性： CNN 对输入数据的平移具有不变性，这意味着它们可以识别图像中的对象，无论它们位于图像中的哪个位置。
特征提取： CNN 能够从原始数据中自动学习特征，减轻了手动特征工程的需要。
深度学习： CNN 的多层架构使其能够学习复杂模式和层次特征。
应用
CNN 已成功应用于广泛的计算机视觉任务，包括：
图像分类
物体检测
语义分割
人脸识别
医疗图像分析