CNN中编码器和解码器的含义

在深度学习中，卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 是一种前馈神经网络，被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域。在 CNN 中，编码器和解码器是指两个网络模型，通常用于图像处理和语音处理中。

编码器通常用于将输入数据（如图片或声音）转换成高维表示，也称为特征提取。在 CNN 中，编码器通常由卷积层、池化层、全连接层等组成，用于提取输入数据的特征。编码器的输出通常是一个低维向量，包含输入数据的重要特征信息。

解码器通常用于将编码器输出的低维向量转换回原始输入数据。解码器通常由反卷积层、上采样层、全连接层等组成，用于重构输入数据。在 CNN 中，解码器的输出通常与输入数据具有相同的尺寸和形状。

编码器和解码器通常一起使用，形成一个编码-解码器模型。这种模型通常用于图像去噪、图像压缩、图像分割等任务中。