Сверточные нейронные сети (CNN) - это тип нейронных сетей, который широко используется для обработки изображений и видео. Они эффективно распознают и классифицируют изображения благодаря своей способности извлекать признаки из входных данных.
Основной компонент сверточных нейронных сетей - это сверточные слои. Эти слои работают путем применения сверточных операций к исходному изображению. Свертка - это процесс, при котором ядро свертки проходит по изображению, умножаясь на каждый пиксель исходного изображения. Это позволяет выделять различные признаки, такие как грани, углы или текстуры.
После применения сверточных слоев к изображению последует слой подвыборки (pooling), который уменьшает размерность изображения путем объединения смежных пикселей. Это помогает улучшить вычислительную эффективность и уменьшить переобучение.
Далее применяются полносвязные слои, которые объединяют извлеченные признаки и принимают окончательные решения о классификации изображения.
Благодаря своей способности изучать иерархические структуры и иерархические признаки, сверточные нейронные сети отлично справляются с задачами распознавания образов и классификации изображений.