卷積神經網絡（CNN）是一種強大的深度學習架構，非常適合圖像分類和對象識別任務。憑借自動提取相關特征、處理噪聲圖像和利用預訓練模型的能力，CNN 在一系列計算機視覺任務中展示了最先進的性能，在本文中我們將用簡單的術語來分解cnn。

什麼是卷積神經網絡 (CNN)？

卷積神經網絡（CNN）是一種用於圖像識別和處理的人工神經網絡，其靈感來自於動物視覺皮層的生物過程。它們由具有可學習權重和偏差的神經元組成。

CNN 在至少一個層中使用一種稱為卷積的技術，而不是一般的矩陣乘法，卷積是一種特殊的線性運算。

圖 1：具有多個卷積層的神經網絡

卷積神經網絡的工作原理：

CNN 將過濾器（小矩形）應用於輸入圖像以檢測邊緣或形狀等特征。濾波器在輸入圖像的寬度和高度上滑動，並計算濾波器和輸入之間的點積以生成激活圖。

激活圖被輸入池化層，對圖進行下采樣以降低維數。這使得模型更加高效和穩健。最後一層是全連接層，它將輸入圖像分類為“狗”或“貓”等類別。

一些流行的 CNN 架構包括 AlexNet、VGGNet、ResNet 和 Inception。這些已被用來解決復雜的問題，例如識別數千個物體或通過醫學掃描檢測疾病。

要構建 CNN，您可以通過選擇超參數（例如過濾器數量、過濾器大小、步幅和池化大小）來定義架構。

然後，您在大型數據集上訓練網絡並使用反向傳播來更新權重和偏差。

憑借足夠的數據和計算能力，CNN 可以在許多視覺任務上實現超人的性能。

CNN 徹底改變了計算機視覺，並被 Google、Facebook 等公司用來增強應用程序和服務中的圖像識別能力。

它們已成為任何機器學習從業者不可或缺的工具。

圖 2：卷積神經網絡 — CNN 架構

卷積神經網絡的層數：

1. 卷積層

卷積層對輸入應用卷積運算，在整個圖像上傳遞濾波器。該過濾器檢測圖像中的邊緣或曲線等特征。多個過濾器可以檢測不同的特征。

卷積運算結合輸入和濾波器來創建特征圖。這顯示了檢測到的特征的位置和強度。通過堆疊多個卷積層，網絡可以檢測更高級別、更復雜的特征。
卷積運算將輸入和濾波器組合在一起，以創建特征圖。這顯示了檢測到的特征的位置和強度。通過堆疊多個卷積層，網絡可以檢測更高層次和更復雜的特征。

圖 3：卷積層

2.池化層

池化層插入到卷積層之間。他們對特征圖進行下采樣，以減少參數數量、控制過度擬合並使網絡對小平移保持不變。

最常見的類型是 max pooling（取內核中的最大值）和 average pooling（取平均值）。池化圖層對特征圖進行子采樣，僅保留最重要的信息。

通過巧妙地堆疊多個卷積層和池化層，CNN可以學習檢測圖像中的復雜特征，如面部、物體、場景等。然後，最終卷積層的輸出被展平為單個向量，並傳遞到全連接層分類。

空間池化也稱為子采樣或下采樣，它降低了每個地圖的維度，但保留了重要信息。空間池可以有不同的類型：

最大池化最大池化
平均池化平均池化
總和池總和池化

圖 4：MaxPooling 層圖 4：MaxPooling 層

3.激活層：

激活層將非線性激活函數（例如ReLU 函數）應用與池化層的輸出、此函數有助於將非線性引入模型，使其能夠學習輸入數據的更復雜的表示。

圖 5：激活層

掌握了卷積層和池化層的基礎知識後，你已經了解了 CNN 的基礎知識

4.歸一化層：

歸一化層執行歸一化操作，例如批量歸一化或層歸一化，以確保每層的激活條件良好並防止過度擬合。

圖 6：不同類型的標準化圖

5.Dropout 層：

Dropout 層用於通過在訓練過程中隨機丟棄神經元來防止過度擬合。這有助於確保模型不會記住訓練數據，而是泛化到新的、未見過的數據。

圖 7：Dropout 層如何工作？

6.致密層：

卷積層和池化層從輸入圖像中提取特征後，可以使用密集層來組合這些特征並做出最終預測。在CNN 中，密集層通常是最後一層，用於生成輸出預測。前幾層的激活被展平並作為輸入傳遞到密集層，密集層執行輸入的加權和並應用激活函數來產生最終輸出。

圖 8：致密層

卷積神經網絡的好處、優勢

特征提取： CNN 能夠自動從輸入圖像中提取相關特征，從而減少手動特征工程的需要。

空間不變性： CNN 可以識別圖像中的對象，無論其位置、大小或方向如何，這使得它們非常適合對象識別任務。

抗噪聲魯棒性： CNN 通常可以處理噪聲或雜亂的圖像，這使得它們對於圖像質量可能變化的實際應用非常有用。

遷移學習： CNN 可以利用預先訓練的模型，減少訓練新模型所需的數據量和計算資源。
性能： CNN 在一系列計算機視覺任務上展示了最先進的性能，包括圖像分類、對象檢測和語義分割。

卷積神經網絡的局限性：

計算成本：訓練深度 CNN 的計算成本可能很高，需要大量數據和計算資源。
過度擬合：深度 CNN 很容易過度擬合，尤其是在小數據集上訓練時，模型可能會記住訓練數據，而不是泛化到新的、看不見的數據。
缺乏可解釋性： CNN 被認為是“黑匣子”模型，因此很難理解為什麼會做出特定的預測。
僅限於網格狀結構： CNN 僅限於網格狀結構，無法處理不規則形狀或非網格狀數據結構。

結論：

總之，卷積神經網絡（CNN）是一種強大的深度學習架構，非常適合圖像分類和對象識別任務。

憑借自動提取相關特征、處理噪聲圖像和利用預訓練模型的能力，CNN 在一系列計算機視覺任務中展示了最先進的性能。

然而，它們也有其局限性，包括計算成本高、過度擬合、缺乏可解釋性以及處理不規則形狀的能力有限。

盡管如此，CNN 仍然是許多計算機視覺任務的熱門選擇。

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