卷積神經網絡(CNN)是一種深度學習模型,已廣泛應用於圖像識別任務。 它專門設計用於有效處理和分析視覺數據,使其成為計算機視覺應用中的強大工具。 在本回答中,我們將討論 CNN 的關鍵組件及其在圖像識別任務中各自的作用。
1. 卷積層:卷積層是 CNN 的構建塊。 它們由一組可學習的濾波器或內核組成,這些濾波器或內核與輸入圖像進行卷積以生成特徵圖。 每個過濾器都會檢測圖像中的特定圖案或特徵,例如邊緣、角落或紋理。 卷積運算涉及在圖像上滑動濾波器併計算濾波器權重與相應圖像塊之間的點積。 對圖像中的每個位置重複此過程,生成突出顯示不同特徵的存在的特徵圖。
示例:讓我們考慮一個檢測水平邊緣的 3×3 濾波器。 當與輸入圖像進行卷積時,它將產生一個強調圖像中水平邊緣的特徵圖。
2.池化層:池化層用於對卷積層生成的特徵圖進行下採樣。 它們減少了特徵圖的空間維度,同時保留了最重要的信息。 最常用的池化操作是最大池化,它選擇池化窗口內的最大值。 這有助於降低網絡的計算複雜性,並使其對輸入圖像中的微小空間變化更加魯棒。
示例:在特徵圖上應用具有 2×2 池化窗口的最大池化將在每個不重疊的 2×2 區域中選擇最大值,從而有效地將空間維度減少一半。
3. 激活函數:激活函數將非線性引入 CNN,使其能夠學習複雜模式並做出預測。 CNN 中最常用的激活函數是修正線性單元 (ReLU),它將輸出計算為零和輸入的最大值。 ReLU 因其簡單性和緩解梯度消失問題的能力而受到青睞。
示例:如果神經元的輸出為負,ReLU 將其設置為零,從而有效地關閉神經元。 如果輸出為正,ReLU 保持不變。
4.全連接層:全連接層負責根據提取的特徵做出最終預測。 他們從前面的層中獲取扁平化的特徵圖,並將它們傳遞給一系列完全連接的神經元。 全連接層中的每個神經元都與前一層中的每個神經元連接,使其能夠學習特徵之間的複雜關係並做出準確的預測。
示例:在圖像識別任務中,全連接層可能具有對應於不同類別的神經元,例如“貓”、“狗”和“汽車”。 全連接層的輸出可以解釋為輸入圖像屬於每個類別的概率。
5. 損失函數:損失函數測量預測輸出和真實標籤之間的差異。 它量化 CNN 在手頭任務上的執行情況,並提供用於在訓練期間更新模型參數的信號。 損失函數的選擇取決於具體的圖像識別任務,例如用於二元分類的二元交叉熵或用於多類分類的分類交叉熵。
示例:在二元分類任務中,二元交叉熵損失將正類的預測概率與真實標籤(0 或 1)進行比較,並懲罰它們之間的較大差異。
卷積神經網絡 (CNN) 由卷積層、池化層、激活函數、全連接層和損失函數組成。 卷積層從輸入圖像中提取有意義的特徵,而池化層對特徵圖進行下採樣。 激活函數引入非線性,並且完全連接的層做出最終預測。 損失函數測量預測輸出和真實標籤之間的差異,指導訓練過程。
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