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为什么要使用CNN

发布日期:2021-01-10 浏览次数:

卷积神经网络(CNN)目前在深度学习领域非常热门。这些CNN模型被应用于不同的应用和领域,在图像和视频处理项目中尤其普遍。

CNN的构建块是过滤器,也就是内核。内核的作用是利用卷积运算从输入中提取相关特征。我们可以试着了解一下使用图像作为输入数据的过滤器的重要性。将图像与过滤器进行卷积会生成一个特征图(feature map):

卷积的输出

尽管引入卷积神经网络的初衷是要解决与图像数据相关的问题,但它们在顺序输入上的表现也十分出色。

2、卷积神经网络(CNN)的优势

  • CNN能够自动学习过滤器。这些过滤器有助于从输入数据中提取正确的相关特征。

CNN从图像中捕捉空间特征(spatial features)。空间特征指的是像素在图像中的排列以及它们之间的关系。它们能够帮助我们准确地识别物体、物体位置、以及它与图像中其他物体的关系。

在上面的图像中,我们可以通过查看特定的特征(例如眼睛、鼻子、嘴巴等)轻松识别出图像是一张人脸。我们还可以看到这些特征在图像中的排列方式。这正是CNN能够捕捉的内容。

3、比较不同类型的神经网络

下面,我总结了一些不同神经网络之间的区别:

在本文中,我们讨论了深度学习的重要性,并了解了不同类型的神经网络间的差异。我一直相信知识共享才是学习的最终形式,因此我也期待听到更多来自你们的不同的声音!欢迎评论区与我们分享你的看法!

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