卷积神经网络(CNN)入门指南：从基本原理到实战项目示例,延庆seo优化的公司
#网络推广 发布时间： 2024-12-25
选自作者：
参演：韩芳、王淑婷
卷积神经网络可以算是深度神经网络中非常流行的网络。本文从基础开始，介绍了卷积网络的基本原理以及其他相关技术，并利用卷积网络做了一个简单的项目作为示例参考。想要购买CNN的朋友不要错过哦~
首先，我们看一下下面的照片：
图片来源：
这不是真实的照片。您可以创建一个新窗口来打开它，放大并查看马赛克。
这张照片居然是AI生成的，是不是看起来很真实？
亚历克斯和朋友们公布这项技术才过去了七年。这是一项每年举办一次的大型图像识别竞赛，可识别从阿拉斯加雪橇犬到卫生纸应用等 1000 多个类别。后来他们又创造了一个，并以遥遥领先第二名的成绩赢得了比赛。
这项技术就是卷积神经网络。它是深度神经网络的一个分支，特别擅长处理图像。
图片来源：
上图是多年来赢得挑战的软件产生的错误率。可以发现，2016年错误率下降到了5%，已经超越了人类水平。
深度学习的引入更多的是打破规则而不是改变规则。
卷积神经网络架构
那么问题来了，卷积神经网络是如何工作的呢？
卷积神经网络之所以优于其他深度神经网络，是由于其特殊的运算。 CNN 不是一次只计算图像中的单个像素，而是组合来自多个像素（例如上图中的 3*3 像素）的信息，因此能够理解时间模式。
此外，CNN可以“看到”一组像素组合成直线或曲线。由于深度神经网络通常是多层卷积的堆叠，通过上一层得到一条直线或曲线后，下一层不再将像素组合起来，而是将线条组合成形状，逐层进行，直到一张完整的图片。
深度卷积神经网络图来自
要深入理解CNN，你需要学习很多基础知识，比如什么是，什么是层。但现在有很多优秀的开源项目，你可以直接基于它们来学习和利用。
这就引入了另一种技术——迁移学习。
迁移学习
迁移学习使用经过训练的深度学习模型来学习特定任务。
例如，如果您在火车调度公司工作，您希望在不增加劳动力的情况下预测火车是否会晚点。
你绝对可以使用网上的卷积神经网络模型，比如2015年的冠军。用火车图片重新训练网络，相信我，你不会对结果感到失望。
迁移学习有两个主要优点：
图像分类到图像生成
通过迁移学习，出现了许多有趣的想法。既然我们可以处理图像并识别图像中的信息，为什么我们不自己生成图像呢？
因为斯汀！
生成对抗网络由此应运而生。
朱俊彦等人提出。
给定一定的输入，该技术可以生成相应的图像。
如上图所示，可以根据一幅画生成对应的真实照片，可以根据草图生成背包的照片，甚至可以进行超分辨率重建。
超分辨率生成对抗网络
太棒了，对吧？
当然，您可以学习构建这些网络。但如何开始呢？
卷积神经网络教程
首先你要知道，上手很容易，但掌握却没那么容易。
让我们先从基础开始。
图片来源：上
航拍仙人掌鉴定
在这个学习项目中，您的任务是识别航拍图像中是否存在柱状仙人掌。
是不是看起来非常简单呢？
提供了 17,500 张图像，其中 4,000 张未标记为测试集。如果你的模型能够正确标记 4000 张图像，它将获得 1 或 100% 的满分。
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