卷积神经网络 (CNN) 彻底改变了图像识别及其他领域，成为驱动无数机器学习应用的基石技术。从使计算机能够准确识别照片中的物体到分析音频信号中的复杂模式，CNN 的影响力广泛而深远。

在本介绍中，我们将揭开 CNN 的神秘面纱，清楚地了解它们在机器学习和深度学习中的双重角色、它们的监督学习机制以及它们擅长的各种任务。

什么是 CNN?

卷积 神经网络 是一种复杂的神经网络，专门用于处理和解释视觉数据。CNN 的核心由各层组成，每个层执行不同的功能：

这些层中的第一层是卷积层。在这里，过滤器在输入图像上滑动以检测较高层中的边缘或更复杂的图案等特征。每个过滤器都会生成一个特征图，表示输入中特定特征的存在。

池化层位于卷积层之后，也称为子采样或下采样层。这些层减少了数据的维度，减少了计算要求和过度拟合的风险。典型的池化操作(例如最大池化)通过从特征图中的一组像素中获取最大值来简化输出。

ReLU(修正线性单元)层是另一个关键组件。它向系统引入了非线性，使网络能够处理数据中的复杂模式和交互。如果没有非线性，CNN 将难以学习和解释图像中的复杂结构。

卷积层、池化层和 ReLU 层提取并提炼特征后，全连接层开始发挥作用。该层获取高级抽象信息并将其转换为适合分类的格式。

在这些密集层中，随着神经元网络学习识别复杂的模式和特征之间的联系，CNN 的“神经”方面变得显而易见。

CNN 如何彻底改变人工智能?

卷积神经网络通过模拟人脑的视觉感知机制，在几个深刻的方面彻底改变了人工智能，特别是在图像和视频分析领域：

分层特征学习

CNN 具有独特的分层架构，可以自动自适应地从输入图像中学习特征的空间层次结构。这种学习层次结构(从简单的边缘检测到复杂的对象识别)模仿了人类视觉皮层识别视觉对象的方式，导致机器处理视觉信息的方式发生革命。

图像相关任务的优势

在 CNN 出现之前，图像处理任务需要大量手工特征提取。CNN 通过直接从数据中学习最佳特征来彻底改变这一点，事实证明，这对于图像分类、对象检测和分割等任务要有效得多。

效率和准确性

CNN 通过关注局部空间一致性、跨空间域共享权重来减少需要学习的参数数量。这使得 CNN 既具有内存效率又具有计算效率，允许它们在资源有限的硬件上运行，同时保持高精度。

迁移学习

CNN 促进了迁移学习，其中为一项任务开发的模型被重用作第二项任务的模型的起点。这使得深度学习民主化，即使使用较小的数据集和更少的计算资源也能实现最先进的性能。

实时处理

随着 CNN 的出现，实时图像和视频分析已成为可能。此功能对于自动驾驶等应用至关重要 ，其中视觉数据的快速处理对于安全和导航至关重要。