35、卷积神经网络模型与机器学习在不同领域的应用研究

卷积神经网络模型与机器学习在不同领域的应用研究

一、卷积神经网络在蝴蝶物种识别中的应用

1.1 CNN架构概述

CNN架构主要由两部分组成。第一部分的卷积层和池化层用于特征提取，第二部分的全连接层用于分类，激活层则为网络引入非线性，以进行特定问题的分类。在训练过程的每次迭代中，会对网络进行操作以减少模型的方差并简化网络，有助于防止过拟合。

1.2 迁移学习

在机器学习中，当我们重用在某些数据集上预训练的模型来解决相似或不同的新问题时，这就是迁移学习。通过迁移学习，我们尝试利用在一个任务中所学的知识来提升对另一个任务概念的理解。在图像处理中，神经网络通常在第一层检测边界，中间层检测形状，最后一层检测特定问题的特征。迁移学习使用初始层和中间层，仅对最后一层进行重新训练。如今，由于训练模型时间减少、模型性能提高以及大量数据的缺乏，迁移学习在计算机视觉和自然语言处理中越来越受欢迎。常用的使用迁移学习训练模型的有AlexNet、LeNet、GoogLeNet、ZFNet、VGGNet、EfficientNet、ResNet和DenseNet等，这些模型应用于拥有超过120万张图像的ImageNet数据集，并取得了很好的准确率。在当前的研究中，作者使用了VGGNet、EfficientNet和DenseNet算法来对不同蝴蝶物种进行识别和检测的基准测试和结果比较。

1.3 具体模型介绍

1.3.1 VGGNet

VGGNet是由Simonyan和Zisserman在2014年的论文中提出的卷积神经网络架构。其特点是简单性，使用3×3的卷积层逐层堆叠，深度逐渐增加。采用最大池化来减少特征向量的数量。