【通俗易懂说模型】卷积神经网络（呕心沥血版）

【通俗易懂说模型】卷积神经网络（呕心沥血版）

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/m0_67656158/article/details/145542022

1. 前言

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习领域中一种非常重要的神经网络模型，广泛应用于图像识别、语音识别等领域。本文将从仿生学的角度出发，深入浅出地介绍卷积神经网络的基本概念和原理。

2. 卷积神经网络

2.1 仿生模型

卷积神经网络的设计灵感来源于生物视觉系统。在生物视觉系统中，视网膜上的神经元会对特定区域的刺激做出反应，这种局部感受野的特性启发了卷积神经网络的设计。

2.2 卷积

2.2.1 卷积的过程

卷积操作是卷积神经网络的核心组成部分。在卷积过程中，一个可学习的滤波器（也称为卷积核）会在输入数据上滑动，通过点乘和求和的方式生成特征图。这个过程可以理解为对输入数据进行局部特征提取。

2.2.2 卷积要注意的问题

在进行卷积操作时，需要注意以下几个问题：

• 边界处理：输入数据的边界像素在卷积过程中可能会被忽略，因此需要通过填充（padding）的方式来解决这个问题。
• 步长：卷积核在输入数据上滑动的步长会影响输出特征图的大小。步长越大，输出特征图越小。

2.3 为什么卷积

2.3.1 局部特征不变性（必要性）

卷积操作能够提取输入数据的局部特征，这种局部特征具有平移不变性。例如，在图像识别中，一个物体的特征（如边缘、纹理）在图像中的不同位置出现时，卷积神经网络都能够识别出来。

2.3.2 降低学习复杂度（重要性）

卷积操作通过共享权重的方式大大降低了模型的参数量，从而降低了学习的复杂度。在传统的全连接神经网络中，每个神经元都需要与前一层的所有神经元相连，参数量非常大。而卷积神经网络通过卷积核的滑动和权重共享，大大减少了需要学习的参数数量。

2.4 池化

池化操作（Pooling）通常在卷积操作之后进行，其主要作用是降低特征图的维度，同时保留重要的特征信息。常见的池化操作有最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。

3. 卷积神经网络的构造

一个典型的卷积神经网络通常由以下几个部分组成：

• 输入层：接收原始数据（如图像）。
• 卷积层：通过卷积操作提取局部特征。
• 激活函数层：通常使用ReLU函数，增加网络的非线性表达能力。
• 池化层：降低特征图的维度。
• 全连接层：将特征图展平后输入到全连接层，进行分类或回归等任务。
• 输出层：产生最终的预测结果。

4. 总结

卷积神经网络通过仿生学的设计理念，结合卷积和池化等操作，能够在保持局部特征不变性的同时，大大降低学习的复杂度。这种独特的结构使得卷积神经网络在图像识别、语音识别等领域取得了显著的成果。