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网站制作与建设书籍_淘宝官网首页网站_嘉兴百度seo_株洲企业seo优化

2024/12/15 7:09:15 来源:https://blog.csdn.net/m0_53374676/article/details/143727402  浏览:    关键词:网站制作与建设书籍_淘宝官网首页网站_嘉兴百度seo_株洲企业seo优化
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1. 基本概念

定义:CNN是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以对输入的图像数据进行响应,并且可以检测图像中的局部特征,如边缘、纹理等。这种能力使得CNN在图像识别、分类、目标检测等领域表现出色。

2. 工作原理

卷积层:这是CNN的核心层,负责从输入数据中提取特征。卷积层通过应用一组可学习的滤波器(或称核)到输入图像的不同位置,产生一个特征映射(Feature Map)。每个滤波器专注于捕捉特定类型的局部特征。

激活函数:通常在卷积操作之后应用非线性激活函数,如ReLU(Rectified Linear Unit),以增加模型的非线性表达能力。

池化层:也称为下采样层,用于减少特征映射的空间尺寸,从而减少参数数量和计算量,同时保留最重要的信息。常见的池化方法有最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。

全连接层:在网络的末端,通常是几个全连接层,用于将前面提取到的特征组合起来,进行最终的分类或回归任务。

3. 主要组成部分

卷积核(Filter/Kernel):小的矩阵,用于与输入图像的各个部分进行点乘操作,生成新的特征映射。

步长(Stride):卷积核移动的步数,决定了输出特征图的大小。

填充(Padding):为了保持输出大小不变或控制输出大小,在输入图像边界添加额外的像素值。

零填充(Zero-padding):一种常用的填充方式,通过在输入图像周围添加零来实现。

4. 训练

数据增强:通过对训练集中的图像进行旋转、缩放、裁剪等操作,增加模型的泛化能力。

正则化:采用Dropout、权重衰减等技术防止过拟合。

优化器选择:如Adam、SGD等,根据具体任务选择合适的优化器。

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