在神经网络的基础上，卷积神经网络是如何完成图像识别任务的？本文介绍了其相关基本原理，一起来看看吧。上文介绍了神经网络的基础概念，今天我们在神经网络的基础上，看看卷积神经网络是如何完成图像识别任务的。一、图像识别的痛点问题在出现之前，图像识别有两个大难题：图像需要处理的数据量太大：图片是由像素构成的，每个像素又由颜色（、、三个数值）构成，用的手机摄像头随便拍张照片，就是=.万个参数，计算量无疑是巨大的。图片内容多变，导致准确率不高：如果对同一物体做翻转、位置变换等处理，使物体以不同的姿态显示在图片中，虽然物体本身并没有太大变化，但却大大提升了图片识别的难度。
而可以有效的解决这两个问题
它不仅可以大幅减少参数数量，降低复杂度；还可 股东数据库 以像特征，即使图像翻转、移动，也可以进行有效的识别。二、人类的视觉原理要理解的原理，需要先了解人类的视觉原理。人类判断物体的大致过程：眼睛看到物体（瞳孔摄入像素），然后发现物体的边缘和方向（初步处理），接着判断物体的形状（抽象）、最后根据形状判定是什么物体（进一步抽象）。我们可以发现，上述过程其实就是一个神经网络，低层级负责识别图像基础特征，多个基础特征整合后变成上一层的特征，逐层处理，最终在顶层判断出是什么物体。这就是的基础思路。
三、的基本原理由卷积层、
池化层、全连接层三部分构成，：卷积层：卷积层负责提取图像 通过外拨拨号合规建立消费者信任 中的局部特征。池化层：池化层负责大幅降低参数量级，在保留重要特征信息的同时，降低计算复杂度。全连接层：全连接层类似传统神经网络的作用，根据卷积层和池化层处理过的数据，计算出最终的结果。我们先来看看卷积层，卷积层提取局部特征的过程，和人类视觉的提取特征类似，如下图所示：图中的黄色部分是一个滤波器，我们称它为卷积核，它是一个小的矩阵。卷积核通过滑动窗口的方式在输入数据上进行卷积操作，卷积核的每个元素与输入数据对应位置的元素相乘，然后将所有乘积结果相加，得到卷积操作的输出结果。
不同的卷积核可以捕捉到不同
的特征，例如边缘、纹理、形状等。端产品经理的能力 买入铅 模型与学习提升端产品经理面临的第一大挑战，是如何正确的分析诊断业务问题。这也是最难的部分，产品设计知识对这部分工作基本没有帮助，如果想做好业务分析诊断，必须具备扎实…查看详情>在训练过程中，卷积神经网络会学习到最优的卷积核参数，使得网络能更好的提取输入数据的局部特征。因为卷积核比较小，即便我们做完了卷积处理，图像依然很大，这时候需要池化层来对数据进行降维操作：池化层通过对输入数据的局部区域进行汇聚操作，例如最大池化或平均池化，来减少特征图的大小。
