Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) — это класс глубоких нейронных сетей, которые особенно хорошо подходят для анализа визуальных данных.
Ключевые компоненты CNN:
- Сверточный слой (Convolutional Layer): Применяет набор обучаемых фильтров (ядер) к входному изображению, создавая карты признаков. Это позволяет сети обнаруживать локальные паттерны, такие как края, углы и текстуры.
- Слой подвыборки (Pooling Layer): Уменьшает пространственный размер карт признаков, что снижает вычислительную нагрузку и помогает сделать представление более инвариантным к небольшим сдвигам и искажениям.
- Полносвязный слой (Fully Connected Layer): Используется в конце сети для выполнения задачи классификации или регрессии на основе извлеченных признаков.
CNN произвели революцию в компьютерном зрении и используются в таких задачах, как:
- распознавание объектов
- сегментация изображений
- анализ медицинских изображений
