特徵提取是應用於影像辨識任務的捲積神經網路(CNN)過程中的關鍵步驟。在 CNN 中,特徵提取過程涉及從輸入影像中提取有意義的特徵,以促進準確分類。此過程至關重要,因為影像中的原始像素值並不直接適合分類任務。透過提取相關特徵,CNN 可以學習識別影像中的模式和形狀,從而能夠區分不同類別的物件或實體。
CNN 中的特徵提取過程通常涉及卷積層的使用。這些層將濾波器(也稱為內核)應用於輸入影像。每個濾鏡掃描輸入影像,執行逐元素乘法和求和運算以產生特徵圖。特徵圖可擷取輸入影像中存在的特定圖案或特徵,例如邊緣、紋理或形狀。在卷積層中使用多個濾波器使 CNN 能夠在不同的空間層次結構中提取不同的特徵集。
在卷積層之後,CNN 通常包含 ReLU(修正線性單元)等激活函數,以將非線性引入模型中。非線性激活函數對於使 CNN 能夠學習數據中的複雜關係和模式至關重要。然後,通常會套用池化層(例如最大池化或平均池化)來減少特徵圖的空間維度,同時保留最相關的資訊。池化有助於使網路對輸入影像的變化更加穩健,並降低計算複雜性。
在卷積層和池化層之後,提取的特徵被展平為向量並通過一個或多個全連接層。這些層充當分類器,學習將提取的特徵映射到相應的輸出類別。最終的全連接層通常採用 softmax 激活函數來產生多類別分類任務的類別機率。
為了說明 CNN 中用於圖像識別的特徵提取過程,請考慮對服裝圖像進行分類的範例。在這種情況下,CNN 將學習提取不同類型服裝(例如鞋子、襯衫或褲子)特有的紋理、顏色和圖案等特徵。透過處理大量帶有標籤的服裝圖像資料集,CNN 將迭代調整其濾波器和權重,以準確識別和分類這些獨特特徵,最終使其能夠對看不見的圖像進行高精度預測。
特徵提取是 CNN 影像辨識的基本組成部分,使模型能夠學習並區分輸入影像中的相關模式和特徵。透過使用卷積層、激活函數、池化層和全連接層,CNN 可以有效地提取和利用有意義的特徵來執行準確的分類任務。
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