4、深入理解卷积神经网络：从基础到实战

深入理解卷积神经网络：从基础到实战

1. 卷积神经网络简介

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是一种专门用于处理图像数据的神经网络架构。与传统的全连接神经网络不同，CNNs通过卷积操作从输入图像中提取局部特征，从而有效地捕捉图像的空间结构。这种架构在图像分类、目标检测、语义分割等任务中表现出色。

1.1 CNNs与全连接神经网络的区别

特征	全连接神经网络	卷积神经网络
参数数量	随着输入尺寸增大，参数数量急剧增加	参数数量相对较少，适合大规模图像数据
空间信息	无法很好地保留输入图像的空间结构	通过卷积操作保留了空间信息
特征提取	每个神经元连接到前一层的所有神经元	每个神经元仅连接到前一层的一个局部区域

1.2 CNNs在图像处理中的优势

CNNs在图像处理任务中具有显著优势，主要体现在以下几个方面：

• 特征检测 ：卷积操作可以自动学习图像中的局部特征，如边缘、纹理等。