通过例子理解概念——＞01_CNN卷积神经网络（通俗易懂）

卷积神经网络（CNN）是什么？

想象一下你是一名艺术鉴赏家，你要鉴定一幅画是否是某个著名画家的作品。你不会仅仅只看画的一小部分，而是会观察整幅画的整体风格、颜色运用、笔触技巧等。这个过程实际上和卷积神经网络的工作方式有些类似。

卷积神经网络是一种特殊的神经网络，非常适合处理图像数据。它的工作原理就像是用一个“放大镜”在图像上滑动，观察图像的不同部分，并从中提取特征。

相关概念：

1. 卷积（Convolution）

想象你手中有一张图像，现在你拿着一个特殊的“放大镜”（称为卷积核或过滤器）在图像上滑动。每滑动一次，你就记录下通过“放大镜”看到的图像的局部特征。这个滑动和记录的过程就是卷积操作。

• 类比：就像是你在检查一幅画时，每次只看画的一小部分，比如一个角落，然后记下那里的颜色和线条（也就是特征）。

2. 池化（Pooling）

在观察了图像的多个局部特征后，你可能想要简化这些信息，只保留最重要的部分。池化操作就是这样一个过程，它通过选择每个局部区域中的最大值（最大池化）或平均值（平均池化）来减少数据的复杂度。

• 类比：这就像是你看完一幅画的不同部分后，只记住每个部分给你留下最深刻印象的特征，比如“这个角落有很多红色”。

3. 激活函数（Activation Function）

激活函数就像是给信息加上“过滤器”，它决定了一个神经元是否应该被激活。在卷积神经网络中，常用的激活函数是ReLU（Rectified Linear Unit），它简单地将负值变为0，正值保持不变。

• 类比：想象你在鉴定画作时，只关注那些真正符合著名画家风格的特征，忽略其他不重要的细节。

——>> 常见激活函数讲解可以阅读该博客

4. 全连接层（Fully Connected Layer）

在卷积神经网络中，经过多次卷积和池化操作后，最后通常会有一层或多层全连接层。这些层会将前面提取的特征组合起来，做出最终的决策。

• 类比：这就像是你在观察完画的所有重要特征后，综合这些信息，做出这幅画是否是著名画家作品的最终判断。

实际应用举例：

假设我们想要训练一个卷积神经网络来识别猫的图片。

1. 输入层：首先，我们给网络提供很多猫的图片。

2. 卷积层：网络使用卷积核在图片上滑动，识别出猫的边缘、纹理等低级特征。

3. 激活函数：通过ReLU等激活函数，网络只保留那些有助于识别猫的特征（“滤波器”）。

4. 池化层：通过池化操作，网络简化了特征数据，保留了最显著的特征。

5. 重复卷积和池化：网络可能有多层卷积和池化，每层都提取更复杂的特征，比如猫的眼睛、耳朵等。

6. 全连接层：最后，网络将这些特征组合起来，通过全连接层做出判断，比如这张图片是否包含猫。