卷积神经网络(CNN)是一种深度学习架构,广泛应用于计算机视觉领域,尤其是图像识别、物体检测和分割。其结构图通常包括以下几个关键组成部分:
1. **输入层**:作为网络的起点,输入层接收二维或三维的原始图像数据,例如RGB图像,其尺寸为高度、宽度和颜色通道。
2. **卷积层**:这是CNN的核心组件,它通过一系列可学习的滤波器(卷积核)对输入进行卷积操作。卷积核像滑动窗口一样在图像上移动,通过对每个小区域进行点积计算,提取出图像的局部特征。多个滤波器可以并行工作,生成多组特征图,每个特征图对应一个特定的特征。
3. **激活函数**:卷积层之后通常接有激活函数,如ReLU(Rectified Linear Unit),用于引入非线性,增强模型的表达能力,使得网络能够学习更复杂的模式。
4. **池化层**:池化层用于减小特征图的空间维度,降低计算复杂度,并保留主要特征。常见的池化方法有最大池化和平均池化,它们分别选择局部区域内的最大值或平均值作为下采样的结果。
5. **全连接层**:经过多次卷积和池化后,特征图会被展平并传递给全连接层,这里的信息被整合,用于分类或回归任务。全连接层是将先前学到的局部特征转化为全局特征的关键步骤。
6. **输出层**:输出层根据任务类型不同,可能是softmax层(用于多分类任务,输出每个类别的概率分布)或线性层(用于回归任务,直接给出连续值预测)。
在实际网络设计中,除了这些基本组件,还可能包含其他优化技术,如批量归一化(BatchNormalization),用于稳定训练过程;丢弃层(Dropout),防止过拟合;以及可能的残差连接(Residual Connections),允许信息在网络中绕过几个层直接到达输出,增强模型深度学习的能力。
CNN的结构图是一个层次化的流程,每个组件都扮演着关键的角色,共同完成从局部特征到全局理解的转变。通过调整网络结构参数,可以适应各种图像处理任务的需求。