La red neuronal convolucional (CNN) es un modelo de aprendizaje profundo que puede procesar de manera efectiva datos de alta dimensión, como imágenes. La característica principal de la red neuronal convolucional es utilizar la capa convolucional y la capa de agrupación para extraer las características locales de la imagen y reducir la dimensión, reduciendo así el número de parámetros y la cantidad de cálculo. Las redes neuronales convolucionales tienen muchas ventajas en el campo del reconocimiento de imágenes, tales como:
- Las redes neuronales convolucionales pueden aprender automáticamente las características de las imágenes sin diseño manual o selección de extractores de características.
- La red neuronal convolucional puede utilizar la información de la estructura espacial de la imagen para mantener la invariancia de traducción, rotación y escala de la imagen.
- La red neuronal convolucional puede construir una estructura de red profunda apilando múltiples capas convolucionales y agrupando capas, mejorando así la capacidad expresiva y la capacidad de generalización del modelo.
La red neuronal convolucional (CNN) es un modelo de aprendizaje profundo que tiene ventajas significativas en el campo del reconocimiento de imágenes en Beijing . La característica principal de CNN es utilizar capas convolucionales y capas de agrupación para extraer características locales de las imágenes, reduciendo así el número de parámetros y la complejidad computacional, y mejorando la capacidad de generalización del modelo. CNN también puede construir una estructura de red profunda apilando múltiples capas convolucionales y de agrupación para capturar información semántica de imágenes de alto nivel. Cuando CNN procesa datos de imágenes, no necesita un preprocesamiento complejo o extracción de características, sino que toma directamente la imagen original como entrada, lo que permite que la red aprenda automáticamente la representación óptima de características. Por lo tanto, CNN tiene las ventajas de una alta eficiencia, flexibilidad y robustez en el campo del reconocimiento de imágenes.