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卷積神經網絡的基本原理 卷積神經網絡發展 卷積神經網絡三大特點

工程師鄧生 ? 來源:未知 ? 作者:劉芹 ? 2023-08-21 16:49 ? 次閱讀
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卷積神經網絡的基本原理 卷積神經網絡發展歷程 卷積神經網絡三大特點

卷積神經網絡的基本原理

卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks,CNN)是深度學習領域中最重要的神經網絡之一。它是一種由多個卷積層和池化層(也可稱為下采樣層)組成的神經網絡。CNN 的基本思想是以圖像為輸入,通過網絡的卷積、下采樣和全連接等多個層次的處理,將圖像的高層抽象特征提取出來,從而完成對圖像的識別、分類等任務。

CNN 的基本結構包括輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層。其中卷積層和池化層是最核心的部分。

卷積層的作用是從輸入圖像中提取特征。它通過卷積操作對圖像進行卷積運算,生成多個卷積特征圖。卷積層的核心是卷積核,它是一個與輸入的圖像進行卷積計算的矩陣。卷積核從圖像的左上角開始進行掃描,每次移動一格,在移動過程中,對卷積核和圖像對應位置的元素進行相乘,再將相乘結果求和,得到一個新的數值。這個數值就是卷積特征圖的一個像素值。卷積層通常會加入偏置項和激活函數對卷積特征圖做進一步的處理。

池化層的作用是縮小特征圖的尺寸,減少網絡參數,提高運算速度,并且增強模型的魯棒性和泛化性能。池化層主要有 MaxPooling 和 AveragePooling 兩種方式。MaxPooling 取池化區域內像素的最大值作為新的像素值,而 AveragePooling 取池化區域內像素的平均值作為新的像素值。

全連接層對前面的卷積層和池化層提取的特征進行線性組合,最終得出分類結果。

卷積神經網絡發展歷程

卷積神經網絡最早可追溯到 1980 年代,當時 Yann Lecun 等人設計了一種名為 LeNet-5 的卷積神經網絡,成功地應用于手寫數字的識別。LeNet-5 包含兩個卷積層和三個全連接層,是當時最先進的手寫數字識別模型。

但是在將 CNN 應用于更廣泛的場景中時,遇到了一些困難。一是卷積核的設計,需要大量的人工經驗和實驗,耗費大量時間;二是計算量非常大,參數量和計算復雜度都很高。直到 2012 年,Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 和 Geoffrey Hinton 設計了名為 AlexNet 的卷積神經網絡,在 ImageNet 比賽中大勝利,使得卷積神經網絡得到廣泛的關注和應用。

自此,卷積神經網絡在各個領域中的應用進一步擴展。如 GoogleNet、VGG、ResNet 等網絡模型相繼出現,其中 ResNet 模型更是在 2015 年 ImageNet 比賽中獲得冠軍。除了圖像識別,卷積神經網絡還能應用于自然語言處理、視頻分析、音頻處理等領域,正在成為人工智能領域中不可缺少的一部分。

卷積神經網絡三大特點

卷積神經網絡具有以下三大特點:

1. 局部連接:在卷積層中,每個卷積核只對輸入圖像的一小部分進行卷積計算,即只與局部區域相連,這樣可以大大降低網絡的復雜度,減少模型參數,并且可以捕捉圖像的空間局部性質。

2. 參數共享:在卷積層中,同一個卷積核對應的所有卷積位置都使用相同的卷積參數,這樣可以充分利用圖像的統計局部特性,簡化模型結構,加速計算速度,并且可以增強模型的泛化能力。

3. 下采樣:卷積神經網絡中的池化層可以對特征圖進行降采樣,在保留重要特征信息的同時,減少模型參數,降低過擬合的風險。下采樣的具體方式有 MaxPooling 和 AveragePooling 兩種方法,其中 MaxPooling 主要用于提取圖像的邊緣特征,而 AveragePooling 更適用于提取圖像的全局特征。

總結

卷積神經網絡是深度學習領域中最為重要的神經網絡之一,它的發展歷程可以追溯到 1980 年代。卷積神經網絡的基本結構包括輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層,其中卷積層和池化層是最核心的部分。卷積神經網絡具有局部連接、參數共享和下采樣等三大特點,能夠提取圖像的高層抽象特征,完成圖像的識別、分類等任務,應用于各種領域。

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