CNN —— 卷积神经网络

最新推荐文章于 2025-04-16 09:00:00 发布
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#卷积神经网络

本文介绍了卷积神经网络（CNN）在图像处理中的应用，对比了卷积层与全连接层，阐述了CNN减少参数的原因，并通过实例解析卷积层的工作原理。CNN通过滤掉不必要的权重，使用较少的参数实现影像处理，其中卷积层检测小的模式，池化层进行下采样，降低模型复杂性。

资料来源：台大 李宏毅 2020机器学习深度学习课程

目录

Convolutional Neural Network

Convolutional Neural Network == 卷积神经网络

  • CNN是简化后的DNN（Deep Neural Network），更适合于图像处理
  • Can the neural network be simplified by considering the properties of images? (通过考虑图像的属性来简化神将网络)

一、Why CNN for image?

我们知道CNN常常被用于影像处理，假设用一般的神经网络（而不是CNN）做图像分类，输入一张图片（用像素构成的向量表示），输出1000维的向量（假设有1000类）。
遇到的问题：训练神经网络时，每一个神经元就代表了一个基本的分类器
第一层detect有没有绿色、有没有黄色、有没有斜条纹…
第二层detect有没有窗框、竖条纹、灰白相间的斜条纹…

假设左边的图片是 100 ∗ 100 100*100 100∗100的，把它拉成一个vector，它就会有 100 ∗ 100 ∗ 3 = 30000 100*100*3=30000 100∗100∗3=30000 个元素，假设第一个隐藏层有1000个神经元，那么第一个隐藏层的参数就有 30000 ∗ 1000 = 30000000 30000*1000 = 30000000 30000

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