卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（cnn）是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種深度學(xué)習(xí)模型中的經(jīng)典結(jié)構(gòu)。它的主要特點(diǎn)在于包括卷積層、池化層和全連接層等組成部分，可以提取輸入數(shù)據(jù)中的特征。下面是詳細(xì)介紹和舉例說(shuō)明：
1. 卷積層
卷積層是cnn的核心組成部分，它通過(guò)卷積運(yùn)算來(lái)提取輸入數(shù)據(jù)中的特征。卷積運(yùn)算使用一組卷積核（kernel）掃描輸入數(shù)據(jù)，并將卷積核與其中的數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)乘運(yùn)算。卷積運(yùn)算的結(jié)果是一個(gè)二維矩陣，其中的值表示輸入數(shù)據(jù)和卷積核之間的相似度。卷積層通常包括多個(gè)卷積核，可以提取數(shù)據(jù)中不同的特征。
舉例說(shuō)明：在圖像識(shí)別中，卷積層的作用是提取輸入圖像的特征，例如檢測(cè)圖像中的邊緣、角落和紋理等。
2. 池化層
池化層是在卷積層之后添加的一種層次，它的主要作用是對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行降維操作。池化層使用窗口對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行掃描，并從窗口中選擇最顯著的值作為輸出。這樣可以減少層次之間的參數(shù)數(shù)量，提高訓(xùn)練效率和計(jì)算速度。
舉例說(shuō)明：在圖像識(shí)別中，池化層的作用是對(duì)提取的特征圖進(jìn)行降維，例如對(duì)于卷積運(yùn)算產(chǎn)生的特征圖，使用池化運(yùn)算可以將其降低到原始圖像的1/2或更小，從而減少運(yùn)算次數(shù)。
3. 全連接層
全連接層是cnn的最后一層，它將匯總所有提取的特征并輸出個(gè)別預(yù)測(cè)。它將所有的特征圖壓縮成一個(gè)向量，然后使用softmax函數(shù)進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)。
舉例說(shuō)明：在手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別中，全連接層的輸入是一組提取的數(shù)字圖片特征，輸出是一個(gè)數(shù)字類(lèi)別的概率，表示輸入圖片屬于哪個(gè)數(shù)字類(lèi)別。