卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。CNN的结构主要包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。
1. 输入层:接收输入数据,这些数据通常是图像。每个像素点都被视为一个输入特征。
2. 卷积层:这是CNN的核心部分。在这一层中,卷积核会在输入数据上滑动,通过计算与输入数据的乘法和加法操作,生成一个新的特征图。这个过程可以提取出图像中的边缘、纹理等特征。
3. 激活函数层:通常在卷积层之后添加激活函数,如ReLU或sigmoid,用于引入非线性特性,使得网络能够学习更复杂的模式。
4. 池化层:池化层主要用于降低数据维度,减少计算量,同时也有一定的抗噪声能力。常用的池化方式有最大池化和平均池化。
5. 全连接层:将卷积和池化后的特征进行全连接,形成一个固定长度的向量,然后传入下一层。这一层的作用是将之前提取的局部特征整合成全局特征。
6. 输出层:最后是输出层,它的大小取决于任务的类型。例如,在分类问题中,输出层的大小等于类别数量;在回归问题中,输出层只有一个节点。
以上就是CNN的基本结构,不同的CNN模型可能会根据具体任务的需求在此基础上进行修改和扩展。