14、卷积神经网络：从全连接网络到高效图像分析的变革

卷积神经网络：从全连接网络到高效图像分析的变革

在当今的图像分析领域，卷积神经网络（CNNs）已经成为了一种强大而高效的工具。然而，在深入了解CNN之前，我们需要先了解它的前身——全连接神经网络（FCNNs），以及为什么CNN在时间和内存效率上更具优势。

全连接神经网络的困境

全连接神经网络（FCNNs）是一种传统的人工神经网络架构，其中每一层的每个神经元都与相邻层的所有神经元相连。这种连接方式使得网络中的参数数量随着层数和神经元数量的增加而急剧增加。例如，当分析一个150×150像素的小图像时，输入层将有22,500个神经元。如果连接到一个有500个神经元的隐藏层，所需的参数数量将达到11,250,000个。在处理高维图像时，参数数量会变得更加庞大，这使得训练这样的网络变得非常耗时，即使使用多个图形处理单元（GPUs）和中央处理单元（CPUs）也不例外。对于处理和内存能力有限的个人电脑来说，训练这样的网络几乎是不可能的。

深度学习的直觉

在传统的图像分析任务中，特征提取是关键步骤。然而，选择适合特定问题的最佳特征集是一项具有挑战性的任务。随着数据中变化的增加，找到能够覆盖所有变化的特征集变得越来越困难。

在传统的分类问题中，目标是找到能够分离不同类别的最佳特征集。例如，使用函数f1()计算特征1后，可能会发现该函数在某些类别上表现良好，但在其他部分则表现不佳，导致分类准确率较低。为了提高分类性能，可以将f1()的结果作为另一个函数f2()的输入，形成一个函数链f2(f1())。通过这种方式，数据分布可能会得到改善，重叠部分减少。进一步地，可以将f2()的输出作为f3()的输入，形成f3(f2(f1()))，从而获得更好的分类结果。通过