卷积神经网络CNN理论知识入门

最新推荐文章于 2025-03-22 19:19:55 发布

WeilingDu

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分类专栏： Deep Learning 文章标签：卷积神经网络深度学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/WeilingDu/article/details/108601632

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本文介绍了卷积神经网络的基础知识，包括卷积、池化、全连接层及其在模型训练过程中的应用。卷积通过权值共享和局部连接识别图像特征；padding用于保持输出尺寸；池化层用于压缩数据并保留特征；全连接层负责最终的输出计算。模型训练涉及超参数设置、损失函数和梯度下降优化。

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卷积神经网络CNN入门

参考资料：https://zhuanlan.zhihu.com/p/49184702

卷积

主要作用：识别图片中的指定特征。

运算过程：用卷积核在原图上滑动，进行卷积运算，得到特征图feature map。

权值共享：卷积核扫过整张图片的过程中，卷积核参数不变。

局部连接：feature map上每个值仅对应着原图的一小块区域，原图上的这块局部区域称作感受野（receptive field）。

如下图：绿色表示原图像素值，红色数字表示卷积核中的参数，黄色表示卷积核在原图上滑动。右图表示卷积运算之后生成的feature map。

张量(tensor)：2D张量即单通道图片。3D张量即多通道图片。

Input Channel：输入张量的通道数。

Output Channel：输出张量的通道数。

每个卷积核的Channel数=Input Channel，每一个卷积层的卷积核数=Output Channel=Feature Map的数量。

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