5-机器学习系列（5）：卷积神经网络CNN之--原理及python实现1

卷积神经网络CNN之原理及Python实现 卷积神经网络（CNN）是一种流行的神经网络结构，广泛应用于计算机视觉领域。CNN的原理是基于卷积运算和池化层，旨在提取图像中的边缘信息和特征。下面是卷积神经网络的原理和步骤： 一、计算机视觉 计算机视觉是一门研究如何使机器学会“看”的学科，让机器能够从图像或多维图像中感知。其应用广泛，比如人脸识别、自动驾驶、风格转换等。在本系列先前的个人笔记中，我们将深度神经网络应用于识别猫，虽然取得了不错的效果，但是训练分类器的时间较长，本次我们将介绍卷积神经网络（CNN），这种流行的网络结构广泛应用于计算机视觉领域，并取得了很好的效果。 二、边缘检测 边缘检测是卷积神经网络的一个概念，它的作用是提取出图片中物体的边缘信息（可以认为是一种滤波），进而网络可以根据提取到的特征进行分类。例如所示，边缘检测通过两个边缘检测器（滤波器，也叫核，即kernel），分别检测出了图片的垂直边缘和水平边缘，这就是边缘检测的简单示例。 三、卷积运算 卷积运算是CNN的核心操作，通过卷积运算，可以大大减小深度学习的计算量，并在效果上表现更突出。卷积运算的过程是，将图像的像素矩阵与Kernel进行元素乘积求和，然后移动Kernel再次求和，最后拼成新的矩阵。改变过滤器中的值，可以改变输出的新图形（称为特征）。 四、Padding Padding是CNN中的一个重要概念，顾名思义为填充。Padding的作用是解决卷积运算中对整张图片的边沿部分的数值在计算中使用较少的问题，并且可以控制输出特征图像的大小。通过合适选择填充像素圈数（设为p）和Kernel的大小，可以控制输出特征图像的大小。 五、卷积步长 卷积步长是指Kernel每次移动的步长，在CNN中，卷积步长的选择对输出特征图像的大小和计算速度有很大的影响。 六、池化层 池化层是CNN中的一个重要组件，池化层的作用是将卷积层的输出特征图像缩小，以减少计算量和避免过拟合。常见的池化层有Max Pooling和Average Pooling等。 七、 Python 实现 Python是当前最流行的编程语言之一，对于机器学习和深度学习有着广泛的应用。使用Python可以轻松地实现卷积神经网络，例如使用TensorFlow或Keras等框架。 卷积神经网络（CNN）是一种流行的神经网络结构，广泛应用于计算机视觉领域。CNN的原理是基于卷积运算和池化层，旨在提取图像中的边缘信息和特征。通过了解CNN的原理和步骤，可以更好地应用于实际项目中。