卷積神經網絡（CNN）是現今深度學習領域中一個關鍵的機器學習模型，主要應用於圖像和視頻的處理。其設計靈感源於人類的視覺系統，擁有獨特的結構，包括卷積層、池化層和全連接層等。透過堆疊這些層，CNN能有效地提取和學習復雜的特徵，因此在圖像分類、目標檢測及人臉識別等任務中表現出色。雖然沒有固定的層數標準，但隨著層數增加，模型的能力也隨之提升，進一步推動了人工智慧的應用發展。本書將深入探討CNN的基本原理、計算過程以及其在各種實際應用中的重要性，幫助讀者更好地理解這一強大的模型。
cnn是模型嗎？
CNN，即卷積神經網絡(Convolutional Neural Network)，是一種重要的深度學習模型，專門用於處理圖像和視頻數據。這種模型的設計靈感來源於人類的視覺系統，主要透過幾個關鍵組件來提取圖像特徵。
卷積神經網絡通常由以下幾個層組成:
- 卷積層(Convolution Layer):這是CNN的核心部分，負責提取圖像的特徵。透過一組小的濾波器(filters)，該層能夠識別圖像中的邊緣、角落等基本特徵。
- 池化層(Pooling Layer):此層的主要功能是減少特徵圖的尺寸，從而降低計算複雜度和防止過擬合。常見的池化方式有最大池化(Max Pooling)和平均池化(Average Pooling)。
- 全連接層(Fully Connected Layer):在網絡的最後階段，這一層會將前面提取的特徵進行整合，並輸出最終的分類結果或預測值。
CNN在許多實際應用中表現優異，包括圖像分類、目標檢測、人臉識別等。由於其能夠有效處理大數據量的圖像，並保持高準確率，CNN已成為計算機視覺領域的基石模型之一。
CNN 要幾層？
卷積神經網絡(CNN)的層數並沒有固定的標準，而是根據特定的應用需求和數據集來設計。一般來說，CNN的架構通常包含以下幾種層:
- 卷積層(Convolutional Layers):這些層是CNN的核心，負責從輸入數據中提取特徵。大多數CNN模型至少會包含一層卷積層，實際上，許多成功的模型會有數層卷積層，堆疊起來以提取更高層次的特徵。
- 池化層(Pooling Layers):這些層通常跟隨在卷積層之後，用於減少特徵圖的大小，從而降低計算複雜度和過擬合的風險。池化層的數量通常是根據卷積層的數量來設計的，例如，每兩層卷積層後可能會跟隨一層池化層。
- 全連接層(Fully Connected Layers):這些層位於網絡的最終部分，用於將提取的特徵映射到輸出類別。通常在模型的最後階段會有一到兩層全連接層。
以著名的LeNet-5為例，這個模型包含了兩層卷積層和兩層池化層，最後是兩層全連接層。然而，現代的深度學習模型，如ResNet和Inception，則可能會有更多層，甚至可以達到數十層，這是因為它們需要處理更複雜的數據集和任務。
CNN 怎麼算？
卷積神經網絡(CNN)在計算過程中主要依賴幾個核心操作，包括卷積運算、池化以及激活函數等。這些運算使得CNN能夠有效地從圖像中提取特徵，進行分類或其他任務。以下是CNN計算的基本流程:
- 卷積層(Convolutional Layer):在這一層，模型使用卷積核(filters或kernels)在輸入圖像上滑動，進行卷積運算。每個卷積核都會生成一個特徵圖(feature map)，顯示出圖像中某些特徵的存在與強度。計算特徵圖的公式為:
[
n_{H} = \frac{n_{H}^{\text{input}} – f_{H} + 2p}{s} + 1
]
[
n_{W} = \frac{n_{W}^{\text{input}} – f_{W} + 2p}{s} + 1
]
其中，(n_H)和(n_W)是特徵圖的高度和寬度，(f_H)和(f_W)是卷積核的高度和寬度，(p)是填充(padding)，而(s)是步幅(stride)。
- 激活函數(Activation Function):通常使用ReLU(修正線性單元)函數來引入非線性，這使得模型能夠學習到更複雜的特徵。ReLU的定義是:
[
f(x) = \max(0， x)
]
- 池化層(Pooling Layer):池化層用於減小特徵圖的尺寸，通常採用最大池化(Max Pooling)或平均池化(Average Pooling)的方法來保留最重要的特徵。這一步驟能夠有效降低計算量，防止過擬合。
- 全連接層(Fully Connected Layer):在經過多層卷積和池化後，最後的特徵圖會被展平(flatten)，然後送入全連接層進行分類。在全連接層中，所有神經元都與前一層的所有神經元相連。
整個過程中，每一層的參數(如卷積核的權重和偏置)都需要通過訓練來學習，這是通過反向傳播演算法實現的。在訓練過程中，會使用損失函數來評估模型的預測效果，並根據這個評估結果調整參數，以提高模型的準確性。
總結
卷積神經網絡（CNN）是一種專注於圖像與視頻數據處理的深度學習模型，源於人類視覺系統的設計，通常包括卷積層、池化層及全連接層。卷積層提取圖像特徵，池化層降低計算複雜度，而全連接層則整合特徵進行輸出。CNN的架構層數依應用需求而異，且無固定標準，層數增加可能提取更複雜特徵，但也需更多資源。計算過程中，使用卷積運算、激活函數及池化來有效學習圖像特徵，並經由反向傳播演算法調整參數以提高準確性。CNN在圖像分類、目標檢測等領域表現出色，已成為計算機視覺的基石模型之一。
