39、卷积神经网络（CNN）：原理、实现与应用

卷积神经网络（CNN）：原理、实现与应用

1. 引言

在许多任务中，如语音识别或自然语言处理（NLP），深度学习都展现出了强大的能力。不过，本文将聚焦于视觉应用领域。接下来，我们会探讨卷积神经网络（CNN）的起源、组成模块，以及如何使用TensorFlow和Keras来实现它们。同时，还会讨论一些优秀的CNN架构，以及其他视觉任务，如目标检测（对图像中的多个目标进行分类并绘制边界框）和语义分割（根据像素所属目标的类别对每个像素进行分类）。

2. 视觉皮层的结构

David H. Hubel和Torsten Wiesel在1958年和1959年对猫进行了一系列实验（几年后又对猴子进行了实验），这些实验为视觉皮层的结构提供了关键见解。他们发现，视觉皮层中的许多神经元具有小的局部感受野，即它们只对视野中有限区域内的视觉刺激做出反应。不同神经元的感受野可能会重叠，它们共同覆盖了整个视野。

此外，一些神经元只对水平线条的图像做出反应，而另一些则对不同方向的线条做出反应。他们还注意到，一些神经元具有更大的感受野，并且对由低级模式组合而成的更复杂模式做出反应。这些观察结果表明，高级神经元基于相邻低级神经元的输出。这种强大的架构能够检测视野中任何区域的各种复杂模式。

这些对视觉皮层的研究启发了1980年提出的神经认知机，它逐渐演变成了如今的卷积神经网络。1998年，Yann LeCun等人发表的论文引入了著名的LeNet - 5架构，该架构广泛用于识别手写支票号码。这个架构包含了一些我们熟悉的构建块，如全连接层和Sigmoid激活函数，同时还引入了两个新的构建块：卷积层和池化层。

为什么不直接使用具有全连接层的常规深度神经网络进行图