如何向一个什么都不懂的人通俗详细地解释卷积神经网络CNN的原理？-CDA数据分析师官网

2023-04-11

卷积神经网络（CNN）是一种在计算机视觉和图像识别中广泛使用的深度学习模型，它可以对数字图像进行分类、分割和特征提取。下面我将尝试以通俗易懂的方式解释CNN的原理。

首先，我们需要了解什么是卷积。在数学和物理学中，卷积是一种将两个函数组合成第三个函数的操作。在卷积神经网络中，卷积操作用于从输入图像中提取特征。卷积操作先定义一个滤波器或卷积核，然后将其应用于输入图像，通过滑动窗口的方式扫描整个图像，每次只处理一个小部分像素，并将结果保存在新的特征映射中。

接下来，我们需要了解什么是池化。在CNN中，池化操作用于减少特征映射的大小，同时保留重要的特征。常见的池化操作包括最大池化和平均池化。最大池化将每个小区域中的最大值作为输出，而平均池化将每个小区域中的平均值作为输出。

现在让我们来看看如何构建CNN。CNN通常由多个卷积层和池化层组成。每个卷积层都可以具有多个滤波器，用于提取不同的特征。每个滤波器都将扫描输入图像，并输出一个新的特征映射。这些特征映射将传递给下一层卷积层或池化层，以进一步提取更高级别的特征。

在CNN的最后几层通常是全连接层，这些层的作用类似于传统的神经网络，将所有特征映射连接在一起并输出分类结果。输出层通常使用softmax函数来计算每个类别的概率，从而确定输入图像属于哪个类别。

最后，让我们来看看CNN如何学习。CNN通过反向传播算法优化模型参数。在训练期间，CNN会将输入图像与对应的标签一起输入模型中，计算误差并调整权重和偏置，使得模型输出更接近真实标签。这个过程通过反向传播算法实现，即从输出层开始向前传播误差，并根据误差更新每个层的权重和偏置。

总之，卷积神经网络是一种强大的深度学习模型，它通过卷积和池化操作从输入图像中提取特征，并通过全连接层输出分类结果。通过反向传播算法优化模型参数，CNN可以不断地学习并提高其分类性能。

CDA数据分析师考试相关入口一览（建议收藏）：

▷ 想报名CDA认证考试，点击>>> “CDA报名” 了解CDA考试详情；

▷ 想加入CDA考试题库，点击>>> “CDA题库” 了解CDA考试详情；

▷ 想学习CDA考试教材，点击>>> “CDA教材” 了解CDA考试详情；

▷ 想查询CDA考试成绩，点击>>> “CDA成绩” 了解CDA考试详情；

▷ 想了解CDA考试含金量，点击>>> “CDA含金量” 了解CDA考试详情；

▷ 想获取CDA考试时间/费用/条件/大纲/通过率，点击 >>>“CDA考试官网” 了解CDA考试详情；

特征神经网络反向传播卷积神经网络深度学习特征提取计算机视觉图像识别

数据分析咨询请扫描二维码

下一篇深度神经网络是如何训练的？