描述卷积神经网络如何组成及核心原理

卷积神经网络组成及核心原理

• 基本结构：卷积神经网络由输入层、卷积层、池化层和全连接层组成。8
• 卷积层：通过卷积核提取图像特征，卷积核在输入图像上滑动，计算局部区域的加权和。1
• 池化层：降低特征的空间维度，增加对图像位移的不变性，通常采用最大池化或平均池化。8
• 全连接层：将卷积层和池化层提取的特征进行整合，进行最终的分类或回归任务。8
• 特征提取：卷积神经网络的核心原理在于自动学习输入数据的特征表示，无需手动设计特征提取算法。3
• 深度学习：通过多层卷积和池化层的堆叠，网络能够学习到更高层次的特征表示，提高模型的泛化能力。9