卷积神经网络(CNN)的工作原理主要包括以下几个部分:
一、卷积层
使用小的filter(过滤器)对图像各个区域进行滑动,提取不同区域的特征。
卷积操作的主要特点:
- 降维:使用小filter减少参数量
- 参数共享:各区域使用相同filter,减少参数
- 启发式:局部空间信息
二、池化层
对卷积层的输出进行下采样,减少参数,控制过拟合。
主要方式:
- 最大池化:选出区域最大值
- 平均池化:选出区域平均值
三、全连接层
将卷积和池化层输出展平,再连接全连接层进行分类。
四、训练方式
使用误差反向传播算法来训练参数。
并使用 Dropout 防止过拟合。
五、特点
- 识别具有空间局部结构的特征
- 通过多层次提取高级特征
- 使用降维和参数共享有效控制参数
总的来说,CNN的工作原理主要包括:
- 使用小的filter通过滑动窗口进行卷积操作
- 实现空间局部特征获取
- 排列池化层对卷积层进行下采样
- 全连接层将卷积特征用于分类
- 使用误差反向传播优化参数
- 通过多层次逐渐提取高级特征
其中卷积层和池化层是CNN的关键。它们实现了局部连接、参数共享以及控制过拟合。