Сверточная нейронная сеть (CNN) является одним из наиболее распространенных типов нейронных сетей, применяемых для обработки изображений. Как работает сверточная нейронная сеть?
Основной компонент сверточной нейронной сети - это сверточные слои, которые выполняют операцию свертки с изображением. Каждый сверточный слой состоит из набора фильтров (ядер), которые скользят по изображению и вычисляют свертку пикселей. Это позволяет выявить различные признаки, такие как грани, узоры или текстуры.
После сверточных слоев обычно следуют слои подвыборки (pooling), которые уменьшают размерность данных, сохраняя при этом наиболее важные признаки. Это помогает снизить количество параметров и улучшить обобщающую способность модели.
Затем идут полносвязные слои, которые выполняют классификацию изученных признаков и принимают решение о выходной категории.
В процессе обучения сверточная нейронная сеть корректирует веса фильтров и параметры модели таким образом, чтобы минимизировать ошибку предсказания. Для этого используется алгоритм обратного распространения ошибки (backpropagation), который позволяет распространить ошибку от конечного слоя к начальным слоям и скорректировать веса на каждом этапе.
Таким образом, сверточная нейронная сеть работает путем итеративного извлечения признаков из изображения, классификации и коррекции весов, чтобы достичь оптимального предсказания.