首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
技术百科首页 >卷积神经网络 >卷积神经网络的基本原理是什么?

卷积神经网络的基本原理是什么?

词条归属:卷积神经网络

卷积神经网络的基本原理是通过卷积和池化等操作来提取特征,将输入数据映射到一个高维特征空间中,再通过全连接层对特征进行分类或回归。

具体来说,卷积神经网络由多个卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积操作提取特征,每个卷积层通常包括多个卷积核,每个卷积核对输入数据进行卷积运算,得到一个特征图。卷积操作可以理解为滑动窗口对输入数据进行局部计算,通过权值共享和局部连接等机制减少模型参数,提高模型泛化能力。

池化层通过降采样来减少特征图的尺寸,增强模型的鲁棒性和特征提取能力。常用的池化操作包括最大池化和平均池化,它们分别取局部区域中的最大值和平均值作为输出。

全连接层通过将特征映射到一个高维特征空间中,再通过softmax函数进行分类或回归。在训练过程中,通常采用反向传播算法来更新网络参数,以最小化损失函数。

相关文章
一维卷积神经网络的理解是什么_卷积神经网络的输入
如下,设置一维卷积网络的输入通道为16维,输出通道为33维,卷积核大小为3,步长为2
全栈程序员站长
2022-11-09
8480
卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理
作者:Charlotte77数学系的数据挖掘民工 博客专栏:http://www.cnblogs.com/charlotte77/ 个人公众号:Charlotte数据挖掘(ID:CharlotteDataMining) 上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度。有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪
企鹅号小编
2018-02-07
1.4K0
卷积神经网络的卷积层_卷积神经网络详解
模块融合:将一些相邻模块进行融合以提高计算效率,比如conv+relu或者conv+batch normalization+relu,最常提到的BN融合指的是conv+bn通过计算公式将bn的参数融入到weight中,并生成一个bias;
全栈程序员站长
2022-11-07
1.5K0
卷积神经网络是什么?它有什么作用吗
随着科学技术的不断发展,在一些领域之中也慢慢地会出现一些听起来非常高端的专业名词,很多业内人士可能都不太明白该名词的含义,因此外行更是不懂是什么东西了,就比如卷积神经网络。对于很多人来说,听到“卷积神经网络”这个词,应该都会思考这是不是人脑之中的某一神经,也或者是某一种思维导图的名称,但实际上卷积神经网络并不是这个意思。那么卷积神经网络究竟是什么呢?
用户8739990
2021-06-17
4.7K0
【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本原理
上篇文章我们给出了用paddlepaddle来做手写数字识别的示例,并对网络结构进行到了调整,提高了识别的精度。有的同学表示不是很理解原理,为什么传统的机器学习算法,简单的神经网络(如多层感知机)都可以识别手写数字,我们要采用卷积神经网络CNN来进行别呢?CNN到底是怎么识别的?用CNN有哪些优势呢?我们下面就来简单分析一下。在讲CNN之前,为避免完全零基础的人看不懂后面的讲解,我们先简单回顾一下传统的神经网络的基本知识。
全栈程序员站长
2022-09-06
2800
点击加载更多
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档
领券