Convolutional Neural Network

卷积神经网络（CNN）是一种在计算机视觉领域广泛使用的深度学习模型。它们被设计用来自动并有效地识别图像中的模式，这些模式可以在更高层次上识别为对象或场景。CNN通过使用卷积和池化操作，捕获图像中的局部特征并保持其空间关系。

注：图片来自 《深度学习原理与PyTorch实战（第2版）》。

组成部分

• 卷积层：卷积层使用一组可学习的滤波器（或卷积核），这些滤波器在图像的输入上“滑动”并计算点积，以捕获空间局部的特征。
• 激活层：通常在每个卷积层之后，会有一个非线性激活函数，如ReLU，用于增加网络的非线性特性。
• 池化层：池化层（如最大池化或平均池化）用于降低特征映射的空间维度，以降低计算复杂性，同时保持重要的信息。
• 全连接层：在卷积和池化层之后，全连接层用于执行分类或回归等高级任务。

优势

• 局部感知：每个神经元只与输入数据的一个局部区域相连，这使得CNN能够捕获局部特征。
• 权重共享：每个滤波器都在输入的整个图像上移动，寻找其需要识别的特征，这大大减少了模型的参数。
• 多层结构：通过在CNN中堆叠多个卷积层，网络可以学习更复杂的视觉特征。

应用

CNN已被广泛应用于多种计算机视觉任务，如图像分类、物体检测、人脸识别、自动驾驶等。CNN也被用于视频分析、医学图像分析和自然语言处理等领域。

常见的CNN架构

• LeNet-5：由Yann LeCun等人在1998年提出，是最早的卷积神经网络之一，主要用于手写数字识别。
• AlexNet：由Alex Krizhevsky等人在2012年提出，它在ImageNet图像识别比赛中大获成功，标志着深度学习时代的开始。
• VGGNet：由牛津大学的视觉几何组在2014年提出，

本文作者：Maeiee

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