CNN（卷积神经网络）是什么？
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发布时间：2022-04-20 01:24
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时间：2023-12-23 15:46
卷积神经网络通俗理解如下：
卷积神经网络(CNN)-结构
①CNN结构一般包含这几个层：
输入层：用于数据的输入
卷积层：使用卷积核进行特征提取和特征映射
激励层：由于卷积也是一种线性运算，因此需要增加非线性映射
池化层：进行下采样，对特征图稀疏处理，减少数据运算量。
全连接层：通常在CNN的尾部进行重新拟合，减少特征信息的损失
输出层：用于输出结果
②中间还可以使用一些其他的功能层：
归一化层（BatchNormalization）：在CNN中对特征的归一化
切分层：对某些（图片）数据的进行分区域的单独学习
融合层：对独立进行特征学习的分支进行融合
卷积神经网络(CNN)-输入层
①CNN的输入层的输入格式保留了图片本身的结构。
②对于黑白的28×28的图片，CNN的输入是一个28×28的二维神经元。
③对于RGB格式的28×28图片，CNN的输入则是一个3×28×28的三维神经元（RGB中的每一个颜色通道都有一个28×28的矩阵）
2）卷积神经网络(CNN)-卷积层
感受视野
①在卷积层中有几个重要的概念：
localreceptivefields（感受视野）
sharedweights（共享权值）
②假设输入的是一个28×28的的二维神经元，我们定义5×5的一个localreceptivefields（感受视野），即隐藏层的神经元与输入层的5×5个神经元相连，这个5*5的区域就称之为LocalReceptiveFields，
