• Сверточные нейронные сети (CNN) – это один из типов нейронных сетей, который позволяет машинам визуализировать вещи и выполнять такие задачи, как классификация изображений, распознавание изображений, обнаружение объектов, и т. д.
  • Классификация изображений CNN берет входное изображение, обрабатывает его и классифицирует по определенным категориям.

Давайте посмотрим структуру Convolutional Neural Network

Внутри блока CNN есть разные слои, и каждый слой выполняет определенную работу в сверточной нейронной сети. Эти слои работают вместе, чтобы понимать и анализировать сложные визуальные или последовательные данные, разбивая их на более мелкие детали.

В сверточной нейронной сети (CNN) входное изображение проходит через ряд сверточных слоев, слой пула (понижающей выборки) и полностью связанные слои и, наконец, создает выходные данные, которые могут быть простым классом или вероятностью классы, которые лучше всего описывают изображения.

Мы хотим, чтобы компьютер мог различать все полученные им изображения. Для этого компьютер выполняет классификацию изображений, ища низкоуровневые функции, такие как края и кривые, и создает концепции для извлечения через серию сверточных слоев.

Почему мы используем сверточные нейронные сети?

  • Нейронные сети с прямой связью могут изучать представление одного признака изображения, но в случае сложных изображений нейронные сети не могут дать более точных прогнозов. Это связано с тем, что он не может изучить зависимости пикселей, присутствующие в изображении. Сверточные нейронные сети могут изучать несколько уровней представлений признаков изображения, применяя различные фильтры или преобразования.
  • В сверточной нейронной сети (CNN) общее количество параметров, которые сеть должна изучить, значительно меньше по сравнению с традиционной многослойной сетью.

Чтобы собирать и извлекать значимую информацию из входных данных, нам нужно что-то под названием Сверточная операция.

Операция свертки – это линейное применение фильтра меньшего размера к входному слою, в результате которого получается выходная карта объектов. Эта операция помогает фиксировать шаблоны и пространственные отношения во входных данных, а также помогает обнаруживать различные функции, такие как края, текстуры или формы. Такие функции изучаются в процессе обучения, в то время как нейронные сети корректируют значения ядра, чтобы оптимизировать свою производительность на конкретных задачах. Таким образом, сверточная операция — это инструмент, который делает CNN более мощными.