卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的工作原理主要包括以下几个方面:
一、卷积层
卷积层是CNN的基础层,通过滑动卷积窗口来提取特征。
抽取出局部相关性的特征图。
二、池化层
池化层对卷积层的特征图进行下采样,减小参数量,抗扰动。
三、经典卷积层
常见的卷积层包括1D、2D和3D卷积层,用于一维、二维和三维数据。
四、填充
对输入数据进行填充,可以控制卷积层输出特征图的大小。
五、步幅
卷积窗口在输入特征图上滑动的步长,控制卷积窗口之间的重叠程度。
六、卷积计算
卷积计算按元素相乘并累加,提取出特征。
七、参数共享
卷积层中的卷积核参数在整个特征图中共享,大大降低模型复杂度。
八、多层卷积
一个典型的CNN由多个串联的卷积层和池化层构成。
逐渐提取出高层的特征。
总结一下,卷积神经网络利用:
卷积层、池化层、多种卷积、padding、步幅、参数共享和多层卷积等技巧。
可以有效地从输入数据中提取出空间结构化的特征,用于图像识别等任务。