神经网络算法 - 一文搞懂CNN（卷积神经网络）

最新推荐文章于 2025-10-05 22:19:15 发布

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#神经网络 #算法 #cnn

前言

本文将从CNN解决了什么问题、人类的视觉原理、CNN的基本原理、典型的CNN及实际应用四个方面，带您一文搞懂卷积神经网络CNN。

一、CNN解决了什么问题

图像处理存在两个难题：

数据量巨大： 图像由像素组成，每个像素又由RGB三个颜色参数表示。

对于一张1920×1080 像素的图片，就需要处理6百万个参数。（1920*1080*3=6220800）
特征保留困难： 传统图像处理方法很难保留原始图像特征。例如：图像中物体的位置发生变化，传统方法处理后的数据会有很大差异。

CNN解决问题：

提取特征： 卷积操作提取图像特征，如边缘、纹理等，保留图像特征。
数据降维： 池化操作大幅降低参数量级，实现数据降维，大大减少运算量，避免过拟合。

二、人类的视觉原理

在我们了解 CNN 原理之前，先来看看人类的视觉原理是什么？

1981年诺贝尔医学奖：

获得者：David Hubel（大卫·休伯尔）、Torsten Nils Wiesel（托斯坦·威泽尔

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