熱線電話：13121318867

登錄
首頁大數據時代如何向一個什么都不懂的人通俗詳細地解釋卷積神經網絡CNN的原理？
如何向一個什么都不懂的人通俗詳細地解釋卷積神經網絡CNN的原理？
2023-04-11
收藏

卷積神經網絡（CNN）是一種在計算機視覺和圖像識別中廣泛使用的深度學習模型，它可以對數字圖像進行分類、分割和特征提取。下面我將嘗試以通俗易懂的方式解釋CNN的原理。

首先，我們需要了解什么是卷積。在數學和物理學中，卷積是一種將兩個函數組合成第三個函數的操作。在卷積神經網絡中，卷積操作用于從輸入圖像中提取特征。卷積操作先定義一個濾波器或卷積核，然后將其應用于輸入圖像，通過滑動窗口的方式掃描整個圖像，每次只處理一個小部分像素，并將結果保存在新的特征映射中。

接下來，我們需要了解什么是池化。在CNN中，池化操作用于減少特征映射的大小，同時保留重要的特征。常見的池化操作包括最大池化和平均池化。最大池化將每個小區域中的最大值作為輸出，而平均池化將每個小區域中的平均值作為輸出。

現在讓我們來看看如何構建CNN。CNN通常由多個卷積層和池化層組成。每個卷積層都可以具有多個濾波器，用于提取不同的特征。每個濾波器都將掃描輸入圖像，并輸出一個新的特征映射。這些特征映射將傳遞給下一層卷積層或池化層，以進一步提取更高級別的特征。

在CNN的最后幾層通常是全連接層，這些層的作用類似于傳統的神經網絡，將所有特征映射連接在一起并輸出分類結果。輸出層通常使用softmax函數來計算每個類別的概率，從而確定輸入圖像屬于哪個類別。

最后，讓我們來看看CNN如何學習。CNN通過反向傳播算法優化模型參數。在訓練期間，CNN會將輸入圖像與對應的標簽一起輸入模型中，計算誤差并調整權重和偏置，使得模型輸出更接近真實標簽。這個過程通過反向傳播算法實現，即從輸出層開始向前傳播誤差，并根據誤差更新每個層的權重和偏置。

總之，卷積神經網絡是一種強大的深度學習模型，它通過卷積和池化操作從輸入圖像中提取特征，并通過全連接層輸出分類結果。通過反向傳播算法優化模型參數，CNN可以不斷地學習并提高其分類性能。


CDA數據分析師考試相關入口一覽（建議收藏）：

? 想報名CDA認證考試，點擊>>>   “CDA報名” 了解CDA考試詳情；

? 想學習CDA考試教材，點擊>>> “CDA教材” 了解CDA考試詳情；

? 想加入CDA考試題庫，點擊>>> “CDA題庫” 了解CDA考試詳情；

? 想了解CDA考試含金量，點擊>>> “CDA含金量” 了解CDA考試詳情；

特征 神經網絡 反向傳播 卷積神經網絡 深度學習 特征提取 計算機視覺 圖像識別

數據分析咨詢請掃描二維碼

若不方便掃碼，搜微信號：CDAshujufenxi

上一篇python做矩陣運算,希望能用gpu加速,cupy minpy pytorch numba選哪個好?
下一篇深度神經網絡是如何訓練的？
數據分析師考試動態
CDA報考指南
數據分析學習
數據分析師資訊
更多

CDA教育閉環

常見問題

關于我們

CDA數據分析師公眾號

  • CDA數據分析師公眾號

CDA考試中心小程序

  • CDA考試中心服務號

CDA數據分析師App下載

  • CDA數據分析師App下載
Copyright © 2015-2021, www.ruiqisteel.com All Rights Reserved. CDA數據分析師(北京國富如荷網絡科技有限公司) 版權所有 京ICP備11001960號-9 京公網安備 11010802034615號 經營許可證編號：京B2-20210330
聯系電話：13321103290 (微信同號)

OK
客服在線
立即咨詢
日韩人妻系列无码专区视频,先锋高清无码,无码免费视欧非,国精产品一区一区三区无码
客服在線
立即咨詢