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这篇CFSDN的博客文章Python人工智能深度学习CNN由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
CNN的整体思想，就是对图片进行下采样，让一个函数只学一个图的一部分，这样便得到少但是更有效的特征，最后通过全连接神经网络对结果进行输出.
整体架构如下:
输入图片 。
→卷积：得到特征图（激活图） 。
→ReLU：去除负值 。
→池化：缩小数据量同时保留最有效特征 。
（以上步骤可多次进行） 。
→输入全连接神经网络 。
。
CNN-Convolution 。
卷积核（或者被称为kernel, filter, neuron）是要被学出来的，卷积核中的数就是权重（参数） 。
做内积，把卷积核的每一个参数和图像中对应位置的数字相乘（对应位置的元素相乘，不同于矩阵乘法），再求和。相当于一个神经元，对输入的数据，进行权重的分配，而权重就是卷积核的数据。再求和，就是第一个神经元所得到的结果。把这个权重对图片所有数据进行处理，就得到第一个激活图或特征图（feature map）。我们可以增加卷积核的数量，就会得到多层激活图，可以更好的保留数据的空间尺寸.
当卷积核与图片进行相乘相加的时候，如果卷积核此时正在计算的区域数字分布与卷积核类似，所得的求和结果会很大（称为卷积核被激活了），而其他地方会很小，说明图像在这个区域，有和卷积核类似的图案.
一个卷积核只能识别一个特征。因此我们需要添加多个卷积核，卷积核越多，得到的激活图就越深，输入图像的信息就越多.
对于彩色的图来说，不需要把颜色分开，卷积核的深度和图像深度是一样的，比如彩色是红绿蓝三层，那么卷积核也是三层.
卷积层相当于降采样的神经网络，如下图，本来应该连接36个神经元，但实际连接了9个.
。
CNN-MaxPooling 。
在Max Pooling，也就是池化层之前，会需要进行一个ReLU函数转化，即把小于0的值全转为0，其他的不变.
池化层主要就是为了减少数据量，选一个尺寸之后，直接用尺寸中的最大值代替那个尺寸。这样可以减少数据从而减少运算量.
如下图所示，输入数据原本是6*6，通过卷积层之后变成4*4，通过池化层之后变成2*2。对于实际的图片来说，维度可能很高，因此卷积层，池化层可以多次进行.
。
将最后得到的高层次特征输入全连接的神经网络，即全连层。全连层就是一个全连接的神经网络，它的参数数量就是最后的池化层输出的数据数量.
同样的，前向传播后，计算损失函数后进行后向传播，得到各参数的梯度，对各参数进行更新，直到找到最佳参数.
因此，在全连接之前的所有层，不管多少层的卷积、池化，都是为了得到更好的特征的同时降低数据量。使得模型可以更好地训练.
以上就是Python人工智能深度学习CNN的详细内容，更多关于人工智能CNN深度学习的资料请关注我其它相关文章！ 。
原文链接：https://blog.csdn.net/Swayzzu/article/details/121043334 。
最后此篇关于Python人工智能深度学习CNN的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Python人工智能深度学习CNN的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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