这次终于能把cnn卷积神经网络搞清楚了！

 

卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习架构，非常适合图像分类和对象识别任务。凭借自动提取相关特征、处理噪声图像和利用预训练模型的能力，CNN 在一系列计算机视觉任务中展示了最先进的性能，在本文中我们将用简单的术语来分解cnn。

什么是卷积神经网络 (CNN)？

卷积神经网络（CNN）是一种用于图像识别和处理的人工神经网络，其灵感来自于动物视觉皮层的生物过程。它们由具有可学习权重和偏差的神经元组成。

CNN 在至少一个层中使用一种称为卷积的技术，而不是一般的矩阵乘法，卷积是一种特殊的线性运算。

图 1：具有多个卷积层的神经网络

另外我为大家准备了神经网络 215 篇顶会论文给大家学习（95%的论文都包含源代码）

为了避免添加人数过多出现频繁，大家可以随便添加一个小助手，让她发给你。

     

卷积神经网络的工作原理：

CNN 将过滤器（小矩形）应用于输入图像以检测边缘或形状等特征。滤波器在输入图像的宽度和高度上滑动，并计算滤波器和输入之间的点积以生成激活图。

激活图被输入池化层，对图进行下采样以降低维数。这使得模型更加高效和稳健。最后一层是全连接层，它将输入图像分类为“狗”或“猫”等类别。

一些流行的 CNN 架构包括 AlexNet、VGGNet、ResNet 和 Inception。这些已被用来解决复杂的问题，例如识别数千个物体或通过医学扫描检测疾病。

要构建 CNN，您可以通过选择超参数（例如过滤器数量、过滤器大小、步幅和池化大小）来定义架构。

然后，您在大型数据集上训练网络并使用反向传播来更新权重和偏差。

凭借足够的数据和计算能力，CNN 可以在许多视觉任务上实现超人的性能。

CNN 彻底改变了计算机视觉，并被 Google、Facebook 等公司用来增强应用程序和服务中的图像识别能力。

它们已成为任何机器学习从业者不可或缺的工具。

图 2：卷积神经网络 — CNN 架构

卷积神经网络的层数：

1. 卷积层

卷积层对输入应用卷积运算，在整个图像上传递滤波器。该过滤器检测图像中的边缘或曲线等特征。多个过滤器可以检测不同的特征。

卷积运算结合输入和滤波器来创建特征图。这显示了检测到的特征的位置和强度。通过堆叠多个卷积层，网络可以检测更高级别、更复杂的特征。
卷积运算将输入和滤波器组合在一起，以创建特征图。这显示了检测到的特征的位置和强度。通过堆叠多个卷积层，网络可以检测更高层次和更复杂的特征。

图 3：卷积层

2.池化层

池化层插入到卷积层之间。他们对特征图进行下采样，以减少参数数量、控制过度拟合并使网络对小平移保持不变。

最常见的类型是 max pooling（取内核中的最大值）和 average pooling（取平均值）。池化图层对特征图进行子采样，仅保留最重要的信息。

通过巧妙地堆叠多个卷积层和池化层，CNN可以学习检测图像中的复杂特征，如面部、物体、场景等。然后，最终卷积层的输出被展平为单个向量，并传递到全连接层分类。

空间池化也称为子采样或下采样，它降低了每个地图的维度，但保留了重要信息。空间池可以有不同的类型：

• 最大池化 最大池化

• 平均池化 平均池化

• 总和池 总和池化

图 4：MaxPooling 层 图 4：MaxPooling 层

3.激活层：

激活层将非线性激活函数（例如ReLU 函数）应用与池化层的输出、此函数有助于将非线性引入模型，使其能够学习输入数据的更复杂的表示。

图 5：激活层 

掌握了卷积层和池化层的基础知识后，你已经了解了 CNN 的基础知识

4.归一化层： 

归一化层执行归一化操作，例如批量归一化或层归一化，以确保每层的激活条件良好并防止过度拟合。

图 6：不同类型的标准化图

5.Dropout 层：

Dropout 层用于通过在训练过程中随机丢弃神经元来防止过度拟合。这有助于确保模型不会记住训练数据，而是泛化到新的、未见过的数据。

图 7：Dropout 层如何工作？

6.致密层：

卷积层和池化层从输入图像中提取特征后，可以使用密集层来组合这些特征并做出最终预测。在CNN 中，密集层通常是最后一层，用于生成输出预测。前几层的激活被展平并作为输入传递到密集层，密集层执行输入的加权和并应用激活函数来产生最终输出。

图 8：致密层 

卷积神经网络的好处、优势

1. 特征提取： CNN 能够自动从输入图像中提取相关特征，从而减少手动特征工程的需要。

1. 空间不变性： CNN 可以识别图像中的对象，无论其位置、大小或方向如何，这使得它们非常适合对象识别任务。

1. 抗噪声鲁棒性： CNN 通常可以处理噪声或杂乱的图像，这使得它们对于图像质量可能变化的实际应用非常有用。

1. 迁移学习： CNN 可以利用预先训练的模型，减少训练新模型所需的数据量和计算资源。

2. 性能： CNN 在一系列计算机视觉任务上展示了最先进的性能，包括图像分类、对象检测和语义分割。
   
   

卷积神经网络的局限性：

1. 计算成本：训练深度 CNN 的计算成本可能很高，需要大量数据和计算资源。
   
   

2. 过度拟合：深度 CNN 很容易过度拟合，尤其是在小数据集上训练时，模型可能会记住训练数据，而不是泛化到新的、看不见的数据。
   
   

3. 缺乏可解释性： CNN 被认为是“黑匣子”模型，因此很难理解为什么会做出特定的预测。
   
   

4. 仅限于网格状结构： CNN 仅限于网格状结构，无法处理不规则形状或非网格状数据结构。
   

结论：

总之，卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习架构，非常适合图像分类和对象识别任务。

凭借自动提取相关特征、处理噪声图像和利用预训练模型的能力，CNN 在一系列计算机视觉任务中展示了最先进的性能。

然而，它们也有其局限性，包括计算成本高、过度拟合、缺乏可解释性以及处理不规则形状的能力有限。

尽管如此，CNN 仍然是许多计算机视觉任务的热门选择。

— 完 —