21、卷积神经网络：系统综述及其使用Keras的应用

卷积神经网络：系统综述及其使用Keras的应用

1. 引言

在过去十年中，由于云端丰富的数据可用性，深度学习受到了广泛关注。这些丰富的数据多为非结构化形式，包括图像、文本、音频、视频等。深度学习算法用于有效提取信息、做出合理决策和预测。为了从图像中检测物体，许多算法应运而生。物体检测不仅涉及检测物体的算法，还需处理输入并减小输入大小，以加速图像处理。

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习网络，它将图像作为输入，为图像的各个方面分配权重和偏差，从而有助于分割和区分物体。简单来说，CNN是一种具有特殊架构的多层网络，用于检测数据中的复杂特征。例如，在图像处理中的物体检测以及从图像中转换文本等应用中都能看到CNN的身影。

2. 卷积神经网络（CNN）

人类大脑通过眼睛不断观察事物，分析观察到的场景，并根据过去的经验识别物品。CNN是一种受人类大脑皮层启发的特殊人工神经网络。大脑皮层是对视野敏感的一小部分人类细胞。1962年，Hubel和Wiesel提出，神经元细胞仅在观察视野中存在边缘时才会有个体反应，并且这些神经元以柱状结构组织起来共同产生感知。这一理念被应用于CNN中，以减小图像大小，使图像处理更加容易。

2.1 CNN架构

CNN主要由两个部分组成：卷积层/特征提取和分类。它的工作方式与常规神经网络不同，CNN的隐藏层具有三个维度：宽度、高度和深度。

常规神经网络包含输入层、输出层和两个隐藏层，而CNN则由卷积层和池化层组成。这些层会减小输入图像的维度，然后将减小后的维度传递给全连接（FC）网络。

• 卷积层 ：卷积是一种线性