"卷积神经网络-理论基础" 卷积神经网络(CNN)是深度学习领域的重要组成部分,尤其在处理图像识别任务时表现出色。CNN 的关键特性在于其卷积层和权值共享机制,这降低了模型参数的数量,使得训练更为高效。LeCun 等人提出的 CNN 模型由卷积层和子抽样层交替组成,通过误差反向传播进行训练,这种结构特别适合图像处理,因为它可以自动学习和提取图像的特征。 CNN 的历史里程碑包括 AlexNet、VGGNet、GoogLeNet 和 ResNet,它们在大规模图像分类任务上取得了突破性进展。此外,CNN 还被广泛应用于语音识别、图像分割和自然语言处理等领域,展现出强大的泛化能力。 LeNet-5 是一个经典的 CNN 架构,由两个卷积层、两个池化层和三个全连接层构成。卷积层用于特征提取,池化层则有助于减少计算量并增加模型的鲁棒性。图4-1展示了 LeNet-5 的网络结构。 在构建 CNN 时,Keras 提供了一些关键层,如卷积层(Conv2D)、池化层(MaxPooling2D)、归一化层(BatchNormalization)和正则化层(Dropout)。卷积层的核心是卷积操作,它可以是一维、二维或三维的。二维卷积在图像处理中尤为常见,用于提取图像边缘和特征。卷积的计算涉及输入图像与卷积核的乘积,如离散二维卷积公式所示: 卷积过程可以通过滑动卷积核在输入图像上进行,边界处理通常采用零填充(padding)或不完全卷积来确保输出尺寸的稳定。图4-2清晰地描绘了二维卷积的计算实例。 Keras 中的全连接层(Dense)和激活函数(Activation)也是构建 CNN 不可或缺的部分。全连接层将前面层的所有节点连接到当前层的所有节点,而激活函数如 ReLU(Rectified Linear Unit)引入非线性,增强了模型的学习能力。 总而言之,卷积神经网络通过其特有的卷积和池化操作,以及层次化的特征学习,成为了处理图像和多维数据的强大工具。Keras 等深度学习框架提供了丰富的层类型和接口,使得构建和训练 CNN 变得简单易行。
![](https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/34136428/bg5.jpg)
剩余24页未读,继续阅读
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://profile-avatar.csdnimg.cn/467dbca3ac8840bead0be6b6b3a730ad_weixin_44715733.jpg!1)
- 粉丝: 464
- 资源: 42
我的内容管理 展开
我的资源 快来上传第一个资源
我的收益
登录查看自己的收益我的积分 登录查看自己的积分
我的C币 登录后查看C币余额
我的收藏
我的下载
下载帮助
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/voice.245cc511.png)
最新资源
- Vue实现iOS原生Picker组件:详细解析与实现思路
- Arduino蓝牙小车:参数调试与功能控制
- 百度Java面试精华:200页精选资源涵盖核心知识点
- Swift使用CoreData填坑指南:CoreData在Swift 3.0的变化
- 微距离无线充电器创新设计及其实验探索
- MTK Android平台开发全攻略:44步详解流程
- RecyclerView全面解析:替代ListView的新选择
- Android开发:自动适配中英文键盘解决方案
- Android调用WebService接口教程
- Android开发:BitmapUtil图片处理全解析与实例
- Android多线程断点续传实现详解
- PCA算法在人脸识别会议签到系统中的应用
- EventBus 3.0:Android事件总线详解与实战应用
- Android FileUtil:全面解析文件操作实用技巧与实例
- RecyclerView添加头部和尾部实战教程
- Android实现微博滑动固定顶部栏实战与优化
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035711.png)
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20220527035111.png)
![](https://csdnimg.cn/release/wenkucmsfe/public/img/green-success.6a4acb44.png)