《CNN笔记总结系列之二》卷积层

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#神经网络 #卷积

本文深入探讨了卷积神经网络（CNN）的卷积计算层，包括一维和二维卷积的定义，以及卷积计算的关键概念如深度、步长和补零。卷积计算层是CNN的核心，通过滤波器（卷积核）的滑动和局部关联运算，实现图像特征的提取。卷积核的参数可训练，每个神经元专注于特定图像特征，形成特征提取器集合。

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《CNN笔记总结系列之二》卷积层

-------本文仅为学习笔记，不做任何商业用途-------

前言

    在CNN笔记[1]中，已经详细的介绍了卷积神经网络的相关知识概念以及数据处理层的一些相关知识，本章从CNN的卷积计算层方面进行详细介绍。

一、卷积运算介绍

1.1一维卷积

    在维基百科上，一维卷积的定义式如下所示：
Alt

1.2二维卷积

    二维卷积的定义式如下所示：
Alt
    二维卷积的使用相对一维卷积更为广泛，尤其是在计算机视觉领域，图像处理的相关工作会经常用到，这是因为图像从本质上就可以看作一个二维矩阵，矩阵的值为像素值。当然，在图像处理中，往往用到的是二维卷积的离散形式：
Alt

二、卷积计算层

    卷积计算层是整个卷积神经网络的灵魂之处，也是整个CNN最为重要的地方，同样也是其名称的来源之处。

3.1基本名词解释

  • 深度（depth）：深度指的是图的深度与它控制输出单元的深度，也表示为连
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卷积神经网络是深度学习在计算机视觉领域的突破性成果。在计算机视觉领域，往往输入图像都很大，若使用全连接网络，计算代价较高。图像也很难保留原有的特征，导致图像处理的准确率不高卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是含有卷积层的神经网络。卷积层的作用就是用来自动学习、提取图像的特征CNN网络主要有三部分构成：卷积层、池化层和全连接层构成，其中卷积层负责提取图像中的局部特征；池化层用来大幅降低参数量级(降维)；全连接层用来输出想要的结果。
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