深度学习全面总结：卷积神经网络（CNN）
骞信布道者的
2024-10-15 13:58:05
✨给大家总结了关于卷积神经网络（CNN）的一些基础的概念和原理，通过这篇文章可以十分全面的了解卷积神经网络，非常适合作为Deep Learning的入门学习。
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▶️什么是卷积神经网络？
👉卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习架构，其灵感来自于动物视觉皮层的生物过程。非常适合图像分类和对象识别任务。
凭借自动提取相关特征、处理噪声图像和利用预训练模型的能力，CNN 在一系列计算机视觉任务中展示了最先进的性能。
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▶️CNN的主要组成部分：
1️⃣输入层：输入图像等信息
2️⃣卷积层：用来提取图像的底层特征
3️⃣池化层：防止过拟合，将数据维度减小
4️⃣全连接层：汇总卷积层和池化层得到的图像的底层特征和信息
5️⃣输出层：根据全连接层的信息得到概率最大的结果
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▶️卷积神经网络的局限性：
1️⃣计算成本：训练深度 CNN 的计算成本可能很高，需要大量数据和计算资源。
2️⃣过度拟合：深度 CNN 很容易过度拟合，尤其是在小数据集上训练时，模型可能会记住训练数据，而不是泛化到新的、看不见的数据。
3️⃣仅限于网格状结构： CNN 仅限于网格状结构，无法处理不规则形状或非网格状数据结构。
4️⃣缺乏可解释性： CNN 被认为是“黑匣子”模型，因此很难理解为什么会做出特定的预测。
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