什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）？定義、工作原理和主要應(yīng)用 – AI百科知識(shí) | AI工具集

什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一類(lèi)主要用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)算法，它們?cè)诟鱾€(gè)領(lǐng)域都有應(yīng)用，包括圖像和視頻識(shí)別、自然語(yǔ)言處理，甚至是玩游戲。CNN已經(jīng)徹底改變了計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，在物體檢測(cè)、圖像分割和面部識(shí)別等任務(wù)中提供最先進(jìn)的性能。在這篇文章中，我們將簡(jiǎn)單介紹CNN的內(nèi)部工作原理、其架構(gòu)以及在現(xiàn)實(shí)世界中的應(yīng)用。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理

要理解CNN，必須熟悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)受人腦結(jié)構(gòu)和功能啟發(fā)的計(jì)算模型，它由相互連接的人工神經(jīng)元組成。這些神經(jīng)元被組織成層，每個(gè)神經(jīng)元接收來(lái)自前幾層的輸入，并將輸出發(fā)送到后續(xù)層。

CNN是一種專(zhuān)門(mén)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類(lèi)型，專(zhuān)注于處理具有網(wǎng)格狀結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，如圖像。CNN的主要構(gòu)成是卷積層，其目的是自動(dòng)和自適應(yīng)地從輸入數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)空間層次的特征。

卷積層

卷積層（Convolutional Layers）是CNN的核心部分。它執(zhí)行卷積運(yùn)算，這是一種數(shù)學(xué)運(yùn)算，將兩個(gè)函數(shù)作為輸入并產(chǎn)生第三個(gè)函數(shù)作為輸出。在CNN的背景下，輸入函數(shù)通常是一個(gè)圖像和一個(gè)過(guò)濾器（也被稱(chēng)為內(nèi)核）。卷積操作用于分析輸入圖像中的局部模式，方法是在圖像上滑動(dòng)濾波器，計(jì)算濾波器和它所覆蓋的圖像區(qū)域之間的點(diǎn)積。

這個(gè)過(guò)程產(chǎn)生了一個(gè)特征圖，它是輸入圖像的一個(gè)表示，突出了過(guò)濾器檢測(cè)到的特定特征存在的區(qū)域。通過(guò)在卷積層中使用多個(gè)過(guò)濾器，CNN可以學(xué)會(huì)識(shí)別輸入圖像中的不同特征。

典型的CNN結(jié)構(gòu) By Aphex34 – Own work, CC BY-SA 4.0

池化層

池化層（Pooling Layers）是CNN的另一個(gè)重要組成部分。它們被用來(lái)減少由卷積層產(chǎn)生的特征圖的空間尺寸。池化層的主要目標(biāo)是降低網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算復(fù)雜性，同時(shí)保持最相關(guān)的特征。

有幾種類(lèi)型的池化操作，其中最常見(jiàn)的是最大池化。在最大匯集中，一個(gè)窗口（通常是2×2）在特征圖上滑動(dòng)，窗口內(nèi)的最大值被選為輸出。這種操作有效地減少了特征圖的空間尺寸，同時(shí)保留了最重要的特征。

完全連接層

在一系列卷積層和池化層之后，CNN的最后一層通常是完全連接層（Fully Connected Layers）。這些層負(fù)責(zé)產(chǎn)生網(wǎng)絡(luò)的最終輸出。它們將前幾層生成的特征圖平鋪到一個(gè)單一的向量中。然后，這個(gè)向量被送入一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)可以被訓(xùn)練以產(chǎn)生所需的輸出，如將輸入的圖像分類(lèi)為不同的類(lèi)別。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練

CNN是用監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法來(lái)訓(xùn)練的，網(wǎng)絡(luò)被提供了標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。訓(xùn)練過(guò)程包括調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的過(guò)濾器和神經(jīng)元的權(quán)重和偏置，以最小化預(yù)測(cè)輸出和地面真值標(biāo)簽之間的差異。這通常是使用梯度下降優(yōu)化算法的一個(gè)變種，如隨機(jī)梯度下降或亞當(dāng)優(yōu)化器來(lái)完成。

在訓(xùn)練過(guò)程中，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)檢測(cè)輸入數(shù)據(jù)中的分層特征，低層學(xué)習(xí)簡(jiǎn)單的特征，如邊緣和角落，而高層學(xué)習(xí)更復(fù)雜的特征，如形狀和紋理。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

CNN已經(jīng)在各個(gè)領(lǐng)域發(fā)現(xiàn)了廣泛的應(yīng)用，一些最突出的應(yīng)用包括：

• 圖像分類(lèi)： CNN在圖像分類(lèi)任務(wù)中表現(xiàn)出卓越的性能，其目標(biāo)是將輸入的圖像分配到幾個(gè)預(yù)定義的類(lèi)別中的一個(gè)。
• 物體檢測(cè)： CNN被用來(lái)檢測(cè)和定位圖像中的多個(gè)物體，為檢測(cè)到的物體提供類(lèi)別標(biāo)簽和邊界框。
• 圖像分割： 在圖像分割任務(wù)中，CNN被用來(lái)將圖像分割成多個(gè)部分，每個(gè)部分對(duì)應(yīng)一個(gè)特定的物體或感興趣的區(qū)域。
• 面部識(shí)別： CNN已經(jīng)成為現(xiàn)代面部識(shí)別系統(tǒng)的主要技術(shù)，根據(jù)個(gè)人的面部特征提供準(zhǔn)確的識(shí)別和驗(yàn)證。
• 自然語(yǔ)言處理： 雖然主要用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)，但CNN也在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中找到了應(yīng)用，如情感分析和文檔分類(lèi)。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域及其他領(lǐng)域產(chǎn)生了重大影響，在各種任務(wù)中提供了最先進(jìn)的性能。通過(guò)利用分層特征學(xué)習(xí)的力量，CNN已經(jīng)使圖像識(shí)別、物體檢測(cè)、面部識(shí)別和自然語(yǔ)言處理的先進(jìn)應(yīng)用得到了發(fā)展。隨著深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究不斷深入，我們可以期待未來(lái)CNN的進(jìn)一步發(fā)展和新的應(yīng)用，最終提高人類(lèi)處理和理解復(fù)雜數(shù)據(jù)的能力。