基本原理 典型的 CNN 由「卷积层」「池化层」「全连接层」3 个部分构成: 卷积层:负责提取图像中的局部特征 池化层:大幅降低参数量级(降维) 全连接层:类似传统神经网络的部分,用来输出想要的结果 卷积层 —— 提取图像特征 卷积核对图像数据进行过滤 卷积可以理解为使用一个过滤器(卷积核)来过滤图像的各个小区域...
CNN的原理基于卷积操作和池化操作,它通过层层堆叠这些操作来实现图像特征提取和分类。 下面是CNN的基本原理和过程: 输入层:输入图像被表示为一个多通道的二维矩阵,其中每个通道对应图像的一个特征,如红、绿、蓝三个通道表示彩色图像。 卷积层(Convolutional Layers):卷积层是CNN的核心。在卷积层中,输入图像与一组可...