概括
卷积神经网络 (CNN) 改变了图像识别，自动执行特征提取和对象分类等任务。其从输入层到全连接层的分层结构可以高精度地分析图像。
从面部识别到医学成像，CNN 都展现出了其灵活性和稳健性。它们处理高维输入的方式对自动驾驶汽车、环境监测和人工智能驱动诊断等技术至关重要——这些领域对关键技术技能的需求越来越大。
轻量级架构和可解释的 AI 正在增加 CNN 的使用案例。这些将带来更高效、更易访问、更可解释的神经网络，对医学图像分析和自主系统产生重大影响。
CNN 用于什么？
卷积神经网络 (CNN) 用于图像和视频相关任务。它们还用于对中东赌博数据象识别和自然语言处理 (NLP)。以下是一些用例：
图像识别：识别输入图像中的物体、人物、动物或地标。
视频识别：分析视频中的帧以检测动作或跟踪物体。
对象检测：识别图像中的特定对象及其边界（边界框）。
自然语言处理：CNN 用于情感分析，但不如 RNN 或 transformer 那么多。
这些机器学习模型可以自动处理非结构化数据，无需手动进行特征工程。
CNN 与传统神经网络有何不同？
卷积神经网络旨在处理网格结构数据，例如像素排列在 2D 网格中的图像。以下是它们的特殊之处：
卷积层：CNN 有一个卷积层，它应用过滤器（核）来提取边缘、形状和纹理等低级特征。
池化层：池化层降低了数据的维数，加快了训练速度并提高了泛化能力。它们总结了小区域中特征的存在，这比处理每个像素更有效率。
输入层：卷积神经网络的输入层接收原始图像数据，通常以像素值的形式，然后通过卷积层和池化层处理以提取特征。
与其他深度学习模型不同，传统神经网络将输入数据视为平面向量。这限制了它们捕捉视觉数据中的空间层次结构的能力。
用于训练 CNN 的数据集有哪些？
CNN 需要大量标记数据集进行训练。以下是一些最常见的数据集：
数据集 尺寸 典型用途
图像网 1400 万张图片 图像分类
CIFAR-10 60,000 张图片 物体识别
MNIST 70,000 张图片 手写数字分类
这些数据集用于对模型性能进行基准测试，并已用于推进 CNN 研究。
CNN 可以在图像识别之外的领域使用吗？
虽然卷积神经网络用于图像相关任务，但它们也可以应用于其他领域：
语音识别：CNN 可应用于声谱图，将音频信号转换为图像形式的表示以进行分类。
文本分析：CNN 可以通过分析词向量或句子结构作为网格来对文本进行分类。例如，它们用于情绪分析和文本分类。池化层总结了不同词向量中的关键特征，帮助模型检测文本中的模式。
尽管 CNN 最出名的是用于图像任务，但它们的架构可以应用于其他类型的网格结构数据。