...池化、滤波器、内核、特征图、输入层、隐藏层……

发布网友发布时间：2024-12-05 22:14

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卷积神经网络（CNN）的核心概念包括卷积、池化、滤波器、内核、特征图以及网络层级结构。首先，卷积是通过特定的卷积核对输入图像进行“过滤”，提取出关键特征，不同的卷积核能提取不同的特征，它并非线性代数中的简单乘法，而是矩阵哈德马积。池化则用于压缩特征图，减少计算复杂度，保持特征不变性，常用方式有最大值、最小值和平均值池化。

滤波器和内核是卷积操作的核心元素，滤波器是三维结构，由多个内核组成，内核是其基础单元。特征图则是卷积结果，每个卷积层会生成一个新的特征图，用于进一步的特征提取。CNN的层级结构包括输入层（彩色或灰度图像），卷积层（局部感知和权重共享），池化层（特征降维），隐藏层（非直接可见的层级），全连接层（信息融合和分类），以及输出层（最终分类或回归）。

激活函数、局部连接、权重共享和超参数也是关键概念。激活函数调整神经元输出，局部连接仅连接部分神经元，减少参数和冗余，而权重共享则是共享卷积核的参数。超参数则是学习过程中的预设值，需要通过优化来确定最佳设置。最后，边缘检测是卷积的一个应用，专门用于特征图边缘特征的提取。