7、卷积神经网络在图像处理中的应用

卷积神经网络在图像处理中的应用

1. 卷积神经网络基础操作

1.1 下采样与最大池化

最大池化操作实际上是对图像进行下采样，这种操作有助于控制过拟合问题。例如，在图像处理中，最大池化可以通过选取局部区域的最大值来减少数据量，同时保留重要特征，从而降低模型的复杂度，减少过拟合的风险。

1.2 零填充

在应用卷积和池化操作时，会面临信号尺寸缩小的问题，这使得使用深度网络变得困难。为了解决这个问题，可以采用零填充的方法。零填充是一种简单的操作，通过在信号周围添加零来人为增加信号的大小。填充的大小、核大小和步长共同决定了输出的大小。具体参数表示如下：
| 参数 | 含义 |
| ---- | ---- |
| W 和 H | 分别表示输入的宽度和高度 |
| Fw 和 Fh | 表示滤波器的宽度和高度 |
| P | 表示填充的大小 |
| Sw 和 Sh | 表示沿宽度和高度维度的步长 |

1.3 Dropout 层

Dropout 层的作用是减少过拟合的影响。在网络中，由于权重数量众多且输入多次用于训练，过拟合成为一个主要问题。Dropout 的原理是随机将一些激活值设置为零，迫使网络创建一些冗余，专注于最重要的特征，减少对特定特征的依赖，从而提高模型的泛化能力。需要注意的是，此操作仅在训练期间进行，训练完成后要使用所有可用信息。

1.4 归一化层

归一化层用于归一化前一批数据的激活值，例如将平均激活值保持接近零，标准差保持接近一。在 Keras 中，归一化层支持多个参数，如动量和缩放（如果下一层是非线性的）。