什麼是卷積神經網絡？
卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一類主要用於計算機視覺領域的深度學習算法，它們在各個領域都有應用，包括圖像和視頻識別、自然語言處理，甚至是玩遊戲。CNN已經徹底改變了計算機視覺領域，在物體檢測、圖像分割和麪部識別等任務中提供最先進的性能。在這篇文章中，我們將簡單介紹CNN的內部工作原理、其架構以及在現實世界中的應用。
卷積神經網絡的原理
要理解CNN，必須熟悉神經網絡的基本概念。神經網絡是一個受人腦結構和功能啓發的計算模型，它由相互連接的人工神經元組成。這些神經元被組織成層，每個神經元接收來自前幾層的輸入，並將輸出發送到後續層。
CNN是一種專門的神經網絡類型，專注於處理具有網格狀結構的數據，如圖像。CNN的主要構成是卷積層，其目的是自動和自適應地從輸入數據中學習空間層次的特徵。
卷積層
卷積層（Convolutional Layers）是CNN的核心部分。它執行卷積運算，這是一種數學運算，將兩個函數作爲輸入併產生第三個函數作爲輸出。在CNN的背景下，輸入函數通常是一個圖像和一個過濾器（也被稱爲內核）。卷積操作用於分析輸入圖像中的局部模式，方法是在圖像上滑動濾波器，計算濾波器和它所覆蓋的圖像區域之間的點積。
這個過程產生了一個特徵圖，它是輸入圖像的一個表示，突出了過濾器檢測到的特定特徵存在的區域。通過在卷積層中使用多個過濾器，CNN可以學會識別輸入圖像中的不同特徵。
典型的CNN結構 By Aphex34 – Own work, CC BY-SA 4.0
池化層
池化層（Pooling Layers）是CNN的另一個重要組成部分。它們被用來減少由卷積層產生的特徵圖的空間尺寸。池化層的主要目標是降低網絡的計算複雜性，同時保持最相關的特徵。
有幾種類型的池化操作，其中最常見的是最大池化。在最大彙集中，一個窗口（通常是2×2）在特徵圖上滑動，窗口內的最大值被選爲輸出。這種操作有效地減少了特徵圖的空間尺寸，同時保留了最重要的特徵。
完全連接層
在一系列卷積層和池化層之後，CNN的最後一層通常是完全連接層（Fully Connected Layers）。這些層負責產生網絡的最終輸出。它們將前幾層生成的特徵圖平鋪到一個單一的向量中。然後，這個向量被送入一個標準的前饋神經網絡，該網絡可以被訓練以產生所需的輸出，如將輸入的圖像分類爲不同的類別。
卷積神經網絡的訓練
CNN是用監督學習的方法來訓練的，網絡被提供了標記的訓練數據。訓練過程包括調整網絡中的過濾器和神經元的權重和偏置，以最小化預測輸出和地面真值標籤之間的差異。這通常是使用梯度下降優化算法的一個變種，如隨機梯度下降或亞當優化器來完成。
在訓練過程中，網絡學習檢測輸入數據中的分層特徵，低層學習簡單的特徵，如邊緣和角落，而高層學習更復雜的特徵，如形狀和紋理。
卷積神經網絡的應用
CNN已經在各個領域發現了廣泛的應用，一些最突出的應用包括：
- 圖像分類： CNN在圖像分類任務中表現出卓越的性能，其目標是將輸入的圖像分配到幾個預定義的類別中的一個。
- 物體檢測： CNN被用來檢測和定位圖像中的多個物體，爲檢測到的物體提供類別標籤和邊界框。
- 圖像分割： 在圖像分割任務中，CNN被用來將圖像分割成多個部分，每個部分對應一個特定的物體或感興趣的區域。
- 面部識別： CNN已經成爲現代面部識別系統的主要技術，根據個人的面部特徵提供準確的識別和驗證。
- 自然語言處理： 雖然主要用於計算機視覺任務，但CNN也在自然語言處理任務中找到了應用，如情感分析和文檔分類。
卷積神經網絡已經對計算機視覺領域及其他領域產生了重大影響，在各種任務中提供了最先進的性能。通過利用分層特徵學習的力量，CNN已經使圖像識別、物體檢測、面部識別和自然語言處理的先進應用得到了發展。隨着深度學習領域的研究不斷深入，我們可以期待未來CNN的進一步發展和新的應用，最終提高人類處理和理解複雜數據的能力。
