Keras深度学习入门：卷积神经网络详解与实践

深度学习：Keras入门(二)之卷积神经网络(CNN)是一篇深入浅出的教程，主要讲解了卷积神经网络的基本原理和应用。本文首先从卷积的概念出发，解释它是一种对输入信号进行局部特征检测的操作，通过对对应位置的元素相乘并求和来提取信号的特征。卷积的一个关键优点是可以减少噪音并增强信号的特征表示，这在图像处理中尤为重要。 接着，文章介绍了常用的激活函数sigmoid，例如，当输入计算结果为269时，通过sigmoid函数可以得出输出值为1。这里还详细阐述了神经元的工作机制，包括输入x、权重w、偏置θ、卷积运算∑wx、激活函数f以及最终的输出o。通过一个灰度图片的例子，展示了如何使用sobel算子进行滤波，从而改变原始图像的特性。 在概念梳理之后，文章进入了卷积神经网络的具体内容。它列举了几种常见的卷积神经网络结构，如简单的卷积层（C-层）、子抽样层（S-层）等，并区分了这些结构在网络中的作用，比如C-层负责特征提取，S-层进行下采样或局部平均。图6和图7的不同在于它们是否包含全连接层，全连接层的存在可能需要添加扁平层进行数据转换。 最后，文章提到了ReLU层在卷积神经网络中的角色，它是激活函数的一种，常用于卷积层以引入非线性，与传统的sigmoid或tanh激活函数相比，ReLU在处理深层网络时具有更好的性能。通过对比图2和图10，可以看到神经元在有ReLU层后的完整工作流程，进一步强调了激活函数在模型中的关键作用。 这篇教程帮助读者理解了卷积神经网络的基本构造，包括卷积操作、激活函数选择、神经元结构，以及常见网络结构的设计与选择。这对于深度学习初学者来说，是理解CNN核心原理的重要一步。