ChatGPT API 申請與使用全攻略
RGB顏色模型的每個通道都代表不同顏色的光強度。圖像在計算機中的存儲和處理依賴于這些通道信息。
傳統神經網絡在處理圖像時存在位置不變性的不足。如下圖所示，傳統網絡難以識別同一物體在不同位置的圖像。
卷積神經網絡通過卷積操作捕捉圖像的局部特征，實現了在位置變化下的識別不變性。
卷積操作是CNN的核心。它通過一個可移動的小窗口（稱為數據窗口），逐元素地與圖像進行相乘和相加操作。這個窗口也叫卷積核或濾波器，通過滑動窗口提取圖像特征。
數據填充確保卷積核覆蓋整個輸入圖像邊緣，同時保持輸出特征圖大小不變。例如，對于一個4×4的輸入圖像，使用3×3卷積核時，如果不進行填充，輸出特征圖會縮小。
input_image = [
[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8],
[9, 10, 11, 12],
[13, 14, 15, 16]
]
padded_image = [
[0, 0, 0, 0, 0, 0],
[0, 1, 2, 3, 4, 0],
[0, 5, 6, 7, 8, 0],
[0, 9, 10, 11, 12, 0],
[0, 13, 14, 15, 16, 0],
[0, 0, 0, 0, 0, 0]
]
輸入層接收原始圖像數據，通常由三個顏色通道組成，形成一個二維矩陣，表示像素的強度值。
卷積層通過卷積核進行特征提取，然后應用激活函數（如ReLU）引入非線性，使網絡能夠學習復雜的特征。
池化層通過減小特征圖的大小來減少計算復雜性，通常通過選擇池化窗口內的最大值或平均值來實現。
CNN通常由多個卷積和池化層的堆疊組成，以提取更高級別的特征。
全連接層將提取的特征映射為最終輸出，如分類標簽或回歸值。
卷積神經網絡處理圖像后，可以提取出物體的輪廓特征，類似于人類視覺系統識別物體的方式。
問：什么是卷積神經網絡？
問：CNN的優勢是什么？
問：如何選擇卷積核的大小？
問：卷積神經網絡可以應用于哪些領域？
問：如何提高CNN的性能？
