卷积神经网络（CNN）是一类深度神经网络 。 这是受人类大脑视觉皮层的启发 。 每当我们看到某些东西时 ， 一系列的神经元皮层就会被激活 ， 每层都会检测到一些特征 ， 如线条 ， 边缘（如垂直边缘 ， 水平边缘） 。
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CNN广泛用于 图像识别，图像分类 ， 对象检测 ， 人脸识别等 。
【Layer|卷积神经网络-深度学习】过度简化图：
CNN的基本层： - C onvolution - Pooling - Flattening - Fully Connected Layer（Neural network）
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卷积神经网络
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示例
了解这一点的一些先决条件：
计算机将输入图像视为像素数组 ， 这取决于图像的分辨率 。 根据图像分辨率 ， 可以看到 h * w * d（h =高度 ， w =宽度 ， d =维度） 。
彩色图像有 3个通道即 RGB ， 而黑/白图像只有 一个通道 。 例如 ， 24*24* 3阵列的 RGB矩阵图像（3指RGB值）和一幅图像为4 * 4 * 1阵列的灰度矩阵（b / w）图像 。
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现在让我们了解过滤器（卷积/特征图）：
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要应用某些过滤器 ， 我们需要将图像与过滤器矩阵相乘 。 以下是标准过滤器及其矩阵表示的一些示例 。
过滤器的重要性：
在自动驾驶汽车的情况下 ， 边缘检测过滤器非常重要 。
现在我们已经准备好了解CNN层及其工作原理 。
卷积层（Convolution Layer）
卷积是从输入图像中提取特征的第一层 。 这里我们将输入图像与不同的卷积（过滤器）相乘以获得具有提取特征的新图像 。
例如：考虑一个6 * 6 * 3的图像 ， 这里我们应用两个尺寸为3 * 3 * 3的不同过滤器 ， 输出为4 * 4
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输出的公式：
- 输入（Input）： n * n * nc
- 过滤器（Filter）： f * f * nc
- 填充（Padding）： p （本文后面部分介绍）
- 步幅（Stride）： s
- 输出： [(n+2p-f)/s+1] *[(n+2p-f)/s+1] *nc'
[(6+(0*2)–3)/1+1]*[(6+(0*2)–3)/1+1]*3 = 4*4*3
nc是输入和过滤器中的通道数 ， 而nc'是过滤器的数量 。
工作说明：
文章插图池化层（Pooling Layer）
当图像太大时 ， 池化层会减少参数的数量 。 它减少了每个映射的维度 ， 但保留了重要信息 。 空间池化（Spatial pooling ）可以是不同类型的：
- 最大池化
- 均支池化
- 求和池化
文章插图最大池化
填充（padding）：
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