卷积神经网络的特点

最新推荐文章于 2025-06-04 11:05:01 发布
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分类专栏： 深度学习笔记 文章标签： 神经网络 cnn
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/skyecs/article/details/78832726
本文介绍了卷积神经网络（CNN）的基本概念及其在图像处理和语音识别领域的应用优势。CNN能够学习输入与输出间的复杂映射关系，通过训练自动提取特征，并利用局部权值共享的结构有效降低网络复杂度。

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卷积网络在本质上是一种输入到输出的映射，它能够学习大量的输入与输出之间的映射关系，而不需要任何输入和输出之间的精确的数学表达式，只要用已知的模式对卷积网络加以训练，网络就具有输入输出对之间的映射能力。

特点

CNN一个非常重要的特点就是头重脚轻（越往输入权值越小，越往输出权值越多），呈现出一个倒三角的形态，这就很好地避免了BP神经网络中反向传播的时候梯度损失得太快。

卷积神经网络CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。由于CNN的特征检测层通过训练数据进行学习，所以在使用CNN时，避免了显式的特征抽取，而隐式地从训练数据中进行学习；再者由于同一特征映射面上的神经元权值相同，所以网络可以并行学习，这也是卷积网络相对于神经元彼此相连网络的一大优势。卷积神经网络以其局部权值共享的特殊结构在语音识别和图像处理方面有着独特的优越性，其布局更接近于实际的生物神经网络，权值共享降低了网络的复杂性，特别是多维输入向量的图像可以直接输入网络这一特点避免了特征提取和分类过程中数据重建的复杂度。

[2] 卷积神经网络CNN 图解
10-18 3239
背景之前在网上搜索了好多好多关于CNN的文章，由于网络上的文章很多断章取义或者描述不清晰，看了很多youtobe上面的教学视频还是没有弄懂，最后经过痛苦漫长的煎熬之后对于神经网络和卷积有了粗浅的了解。于是在这里记录下所学到的知识，关于CNN 卷积神经网络，需要总结深入的知识有很多： 人工神经网络 ANN 卷积神经网络 CNN 卷积神经网络 CNN - BP算法 卷积神经网络 CNN - LetNet
卷积神经网络的三个特点,卷积神经网络三大特点
神器榜
10-12 8936
卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。[1] 它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。
一文搞懂卷积神经网络CNN(图文详解)
最新发布
Gupao123的博客
06-04 1521
卷积神经网络（CNN）是一种专用于处理图像、语音等矩阵数据的深度学习模型，其核心是通过局部感知和权重共享高效提取空间特征。CNN由卷积层（特征提取）、池化层（降维）和全连接层（结果输出）三部分组成，模拟人类视觉的分层认知机制。在图像分类、目标检测、语义分割和人脸识别等领域有广泛应用，能够有效降维并保留关键特征。典型应用场景包括产品检测、自动驾驶、医疗分析和安防系统等。
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)的特点
justisme的博客
07-07 2401
图形的特点： 图像的区域性--即：图像中某一个特征只与某一个子区域有关系，与整个图像没关系 图像特征与位置无关--即：图像所包含的内容与内容位于图像中的位置无关，只要它出现在图像中就OK了。 针对图像的以上特点，我们定义的卷积神经网络参数具有如下特点： 局部连接 全局共享 卷积核就是局部连接的参数。 加权求和本质是卷积操作没啥区别。 卷积核的参数 P=边距(paddi...
卷积神经网络的四个特点_几张图，轻松看懂机器学习领域大热的卷积神经网络...
weixin_28931507的博客
01-30 1417
什么是卷积神经网络以下解释来源于ujjwalkarn的博客：卷积神经网络(ConvNets 或者 CNNs)属于神经网络的范畴，在图像识别和分类领域具有高效的能力。卷积神经网络可以成功识别人脸、物体和交通信号，从而为机器人和自动驾驶汽车提供视力。在上图中，卷积神经网络可以识别场景，也可以提供相关的标签，比如“桥梁”、“火车”和“网球”；而下图展示了卷积神经网络可以用来识别日常物体、人和动物。最近，...
卷积神经网络
DengCaixiang2021的博客
03-08 1786
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一类专门用于处理具有类似网格结构的数据的深度学习模型。它在计算机视觉领域取得了巨大成功，广泛应用于图像识别、物体检测、语义分割等任务。
Bayesian_CNN_贝叶斯卷积神经网络_
09-29
总结，贝叶斯卷积神经网络结合了贝叶斯统计与卷积神经网络的优点，提供了对模型参数不确定性及模型不确定性的估计，增强了模型的泛化能力。在MNIST数据集上的应用展示了其在图像识别领域的潜力，尤其是在面对复杂或...
描述卷积神经网络的结构,卷积神经网络三大特点
shirley67269的博客
08-22 4020
卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。[1] 它包括卷积层(alternatingconvolutionallayer)和池层(poolinglayer)。卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。
卷积网络和卷积神经网络,卷积神经网络三大特点
aifamao2的博客
09-01 1233
卷积神经网络的连接性：卷积神经网络中卷积层间的连接被称为稀疏连接（sparseconnection），即相比于前馈神经网络中的全连接，卷积层中的神经元仅与其相邻层的部分，而非全部神经元相连。卷积神经网络的稀疏连接具有正则化的效果，提高了网络结构的稳定性和泛化能力，避免过度拟合，同时，稀疏连接减少了权重参数的总量，有利于神经网络的快速学习，和在计算时减少内存开销。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。...
cnn卷积神经网络PPT详解
08-11
CNN 卷积神经网络详解 作为一名 IT 行业大师，我将详细解释 CNN 卷积神经网络的知识点，涵盖标题、描述、标签和部分内容中的相关信息。 卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）...
卷积神经网络的训练流程图
08-23
卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，它在图像识别和分类领域取得了重大成功，已成为计算机视觉和模式识别的核心技术之一。CNN的训练流程涉及到多个关键步骤，其中最重要的方法之一是梯度下降法，这是一种用于...
卷积神经网络为什么这么有效
06-26
在机器视觉和其他很多问题上，卷积神经网络取得了当前最好的效果，它的成功促使我们思考一个问题，卷积神经网络为什么会这么有效？在本文中，SIGAI将为大家分析卷积神经网络背后的奥秘。
《深入浅出图神经网络》阅读笔记-第3章 卷积神经网络（2）卷积神经网络特点
weixin_47195879的博客
03-24 3186
卷积神经网络有三个特点：局部连接、权值共享、层次化表达 1、局部连接 卷积计算每次都在于卷积核大小对应的区域进行，所以说输入和输出是局部连接的。这也符合图像的局部相关性。 感知野：指特征图上一个输出与多大区域的输入有关。通俗点讲就是卷积操作对多大的区域有计算。 2、权值共享 在图像中，不同的区域使用的是同一个卷积核，这样可以减少参数量并且带来了平移不变性。平移不变性是指不管输入如何平移，总能够得到相同的输出。同时，池化操作也带来了一些平移不变性。 3、层次化表达 卷积操作随着卷积层的堆叠，所提
卷积神经网络的三大特性
ThePaK的博客
06-28 2854
卷积神经网络的三大特性
卷积神经网络算法三大类,卷积神经网络算法实现
kfc67269的博客
08-12 5912
这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（DeepBeliefNets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。权重共享和稀疏连接一样，减少了卷积神经网络的参数总量，并具有正则化的效果。卷积神经网络的稀疏连接具有正则化的效果，提高了网络结构的稳定性和泛化能力，避免过度拟合，同时，稀疏连接减少了权重参数的总量，有利于神经网络的快速学习，和在计算时减少内存开销。...
卷积神经网络与图像识别,图像分类卷积神经网络
shirley67269的博客
08-10 3666
卷积神经网络有以下几种应用可供研究：1、基于卷积网络的形状识别物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也会影响最后的分类性能。同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征。②具有联想存储功能。.
卷积神经网络优点
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qq_32793701的博客
08-29 3万+
卷积神经网络是在Hub等人对猫的视觉皮层中细胞的研究基础上，通过拟生物大脑皮层构而特殊设计的含有多隐层的人工神经网络。卷积层、池化层、激活函数是卷积神经网路的要组部分。卷积神经网络通过局部感受野、权重共享和降采样3种策略，降低了网络模型的复杂度，同时对于平移、旋转、尺度缩放等形式的变有度的不变性。因此被广泛应用于图像分类、目标识别、语音识别等领域一般情况下，常见的卷积神经网络由输入层、卷积层、激活...
深度学习——卷积神经网络特点汇总
邹小驴
10-23 663
https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8534077.html
卷积神经网络特点
04-21
### 卷积神经网络的主要特点 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种专门用于处理具有网格状拓扑数据的深度学习模型，尤其擅长图像识别和分类任务。以下是CNN的一些主要特点： #### 局部感受野机制 CNN通过局部感受野机制来提取输入数据的不同位置特征。例如，在深层网络中引入多个卷积核时，每个卷积核仅关注局部区域的感受野，从而帮助网络学习到局部上下文信息[^1]。这一特性不仅增强了网络对局部细节的理解能力，还促进了全局信息共享。 #### 权值共享 权值共享是CNN的一个重要特性，它显著降低了模型参数的数量。具体来说，同一卷积核在整个输入空间上滑动并重复使用相同的权重参数，这使得即使在网络规模增大时也能保持较低的计算复杂度[^2]。 #### Pooling操作 Pooling层通常位于卷积层之后，主要用于降低特征图的空间尺寸，减少后续层中的参数数量，并增强模型对于平移和其他几何变换的鲁棒性。常见的池化方法包括最大池化（Max-Pooling）和平均池化（Average-Pooling），它们有助于进一步压缩数据表示的同时保留关键信息[^2]。 #### 减少过拟合风险 由于采用了局部感受野、权值共享以及pooling等技术手段，CNN有效减少了整体参数量，进而缓解了传统全连接网络容易遇到的过拟合现象[^2]。相比起全连接层中每两个相邻节点都需要单独建立联系的情况——即存在\( n \times m\)个权重参数加上可能存在的偏置项——这样的设计大大简化了架构复杂程度[^3]。 ```python import torch.nn as nn class SimpleCNN(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleCNN, self).__init__() self.conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1) self.pool_layer = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2) def forward(self, x): x = self.conv_layer(x) # 应用卷积操作 x = nn.functional.relu(x) # 非线性激活函数ReLU x = self.pool_layer(x) # 下采样过程(Max Pooling) return x ``` 以上代码片段展示了一个简单的CNN实现案例，其中包含了基本组件如卷积层(convolution layer)，非线性激活单元(activation function ReLU), 和最大池化(max pooling). ###
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