水果图像分类CNN公式

以下是一个简单的卷积神经网络（CNN）的公式，用于分类水果图像：

输入：一张水果图像，大小为 W x H x C，其中 W 和 H 分别为宽度和高度，C 为通道数（例如 RGB 彩色图像为 3）。

卷积层：使用 K 个大小为 F x F 的卷积核进行卷积，步长为 S，得到 K 张大小为 (W-F)/S+1 x (H-F)/S+1 的特征图。

激活函数：对卷积层的输出进行非线性变换，例如使用 ReLU 函数。

池化层：对特征图进行下采样，通常使用最大池化或平均池化，得到大小为 W1 x H1 x K 的特征图。

全连接层：将特征图展开成一维向量，然后将其与权重矩阵相乘，得到一个长度为 N 的向量，其中 N 是类别数。

Softmax 函数：对全连接层的输出进行 Softmax 变换，将其转化为一个概率分布，表示每个类别的概率。

损失函数：计算预测概率分布与真实标签之间的差异，通常使用交叉熵损失函数。

反向传播：使用反向传播算法计算损失函数对模型参数的梯度。

梯度下降：使用梯度下降算法更新模型参数，以最小化损失函数。

以上是一个简单的卷积神经网络的公式，实际上，CNN 的结构和参数会根据具体的应用场景和需求进行调整和优化。