宗熙先生：什么是“卷积神经网络”？用最浅显的语言回答你

一、前言

这篇文章专为AI领域的新手设计，旨在讲解并普及“卷积神经网络”的基本概念，力求用最简单易懂的表述，帮助普通读者建立起对卷积神经网络的基础了解，所以文中不会包含过于深奥的专业知识，非专业读者完全无需担忧理解困难。

二、卷积神经网络的定义

卷积神经网络的英文全称是“Convolutional Neural Network”，缩写为“CNN”，这个名称既含有“神经”，又含有“网络”，整体看起来十分专业，让许多初学者会下意识地产生一定的距离感，从而不敢轻易尝试。

人们常觉得这个概念极为玄妙，难以掌握，其实并非这样，其中最核心的部分是“卷积”。对于初学者来说，“神经”与“网络”这两个术语可以暂时不理会开元ky888棋牌官网版，你真正要弄清楚的是“卷积运算”到底是什么，以及它具体用来做什么。

概括来说，卷积神经网络属于深度学习的一种方法开yun体育app入口登录，主要用来分析有规则排列的数据，例如照片。这种技术被大量使用在计算机视觉方面，诸如对图片进行归类、找出画面中的物体、识别人的脸庞等具体任务，不仅如此，它对于识别声音和解析文字也很有帮助。

三、卷积神经网络的组成

1、输入层

输入部分承担着获取初始信息的功能，针对视觉信息，其形式一般表现为平面阵列，若为单色则构成二维结构，若为多色则形成立体数组，该立体数组具体由三个色彩维度组合而成

2、卷积层

卷积神经网络的关键构成是卷积层，该层借助一组可训练的核，对输入实施卷积运算，以便筛选出关键特征。每个核都与输入的一个小范围执行点乘运算，接着把运算结果绘制成特征图。这个步骤有助于识别输入数据中的空间关联和特定模式。

3、激活函数

引入非线性成分时，常在卷积单元后面叠加一个激励函数。常见的激励函数有ReLU（修正线性单元）、Sigmoid以及Tanh等。ReLU凭借运算速度快且有助于减轻梯度消失现象的优势，是卷积神经网络中应用最为广泛的激励函数。

4、池化层

池化层旨在降低参数规模并防止模型过度拟合，常见的池化技术包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。最大池化会从局部区域中选取最大数值输出，从而能够保存更多的细节特征；平均池化则计算局部区域内的数值均值，有助于使特征图变得更加平滑。

5、全连接层

通过多个卷积单元和汇聚单元的处理，最终一般包含数个全连接单元。全连接单元的功能在于汇集先前各阶段掌握的离散特征，以便执行最终的识别工作。每个全连接单元的节点都与前一个阶段的所有节点建立联系。

6、输出层

输出层会依据具体任务的不同而有所区别,在分类任务中,输出层一般会运用Softmax函数来得出各类别的概率分布情况。

三、卷积神经网络的具体工作原理

1、特征提取

卷积核在卷积层里于输入数据上移动，对局部范围实施特征获取。单个卷积核相当于一个特征识别器，可以感知到输入数据中的某些模式或特征。当卷积层逐层叠加时，网络能够逐步获取更深层、更概括的特征。

2、下采样

池化层对卷积层给出的数据进行缩小处理，以减少数据规模，减轻计算负担，并且可以防止模型过度学习。最大池化方法会选取每个窗口区域中的最大数值作为结果，而平均池化方法则是计算每个窗口区域中的数值总和后除以窗口大小得到输出。

3、分类或回归

多个卷积层和池化层完成特征提取和降采样工作，接着把得到的结果拉直，送入全连接层。全连接层利用提取出的特征执行分类或回归任务，最后产生最终结果。

这是由于你选择了牛奶成分，卷积神经网络具有特殊的构造，并且非常擅长提取特征，因此它在许多方面都取得了显著的成就，而且随着技术的进步开yun体育官网入口登录app，它将来会拥有更广阔的用途和更进一步的探索。

四、小编补充

这篇文章旨在向大众普及卷积神经网络的相关知识，不过作者最后还是有必要提一下：当前卷积神经网络正逐渐式微，许多企业开始选用更前沿的Transformer技术来替代卷积神经网络，例如英伟达RTX 50显卡的AI核心已经从卷积神经网络方案转变为Transformer架构。

即便如此，卷积神经网络在某些领域依然具备显著长处，在近期它不会被完全取代，依然会持续发挥关键作用。