CNN神经网络训练过程解析
产品中心 / 2023-12-30
卷积神经网络(CNN)的工作原理及训练过程 1. 神经网络基础 神经网络是由人工神经元构成的一种计算模型,可以用于分类、回归、聚类等任务。在神经网络中,每个神经元接收输入信号,并通过激活函数将其转换为输出信号。神经元之间通过权重连接,这些权重是在训练过程中学习的。 2. 卷积神经网络的结构 卷积神经网络是一种特殊的神经网络,它在图像识别和语音识别等领域取得了很好的效果。CNN的主要结构包括卷积层、池化层和全连接层。卷积层用于提取图像特征,池化层用于减少特征图的大小,全连接层用于分类。 3. 卷