собой фильтры, способные автоматически обнаруживать различные признаки в изображениях. Сверточный слой сканирует изображение с помощью фильтров, которые перемещаются по всей области изображения и применяются с использованием операции свертки или сверточного произведения. Это позволяет сверточным слоям извлекать различные признаки, такие как границы, текстуры и формы объектов, на разных уровнях детализации.
После сверточных слоев обычно следуют слои пулинга (pooling layers), которые уменьшают размерность предыдущего слоя, объединяя информацию с нескольких близлежащих пикселей или регионов. Это помогает уменьшить количество параметров и сделать модель более устойчивой к малым изменениям в пространственной структуре данных.
CNN также могут содержать полносвязные слои (fully connected layers) для классификации или регрессии. Полносвязные слои принимают выходные данные из сверточных и пулинг слоев и преобразуют их в соответствующий формат для конкретной задачи.
Сверточные нейронные сети проявили свою эффективность во многих задачах, связанных с обработкой изображений, таких как распознавание объектов на изображениях, сегментация изображений, классификация изображений и др. Они обладают способностью автоматически извлекать иерархические признаки из изображений и эффективно учитывать пространственные и локальные зависимости в данных. В результате CNN демонстрируют высокую точность и хорошую обобщающую способность на больших наборах данных.
4. Глубокие сверточные нейронные сети (Deep Convolutional Neural Networks, DCNN): DCNN – это глубокая версия сверточной нейронной сети, в которой используются дополнительные слои для изучения более абстрактных представлений признаков на каждом уровне. Они часто применяются для задач компьютерного зрения, таких как классификация изображений, детектирование объектов и сегментация изображений.
Глубокие сверточные нейронные сети (Deep Convolutional Neural Networks, DCNN) представляют собой расширение сверточных нейронных сетей (CNN), где использование дополнительных слоев позволяет модели изучать более абстрактные представления признаков на каждом уровне.
DCNN состоят из нескольких последовательно соединенных сверточных слоев, слоев пулинга и полносвязных слоев. Глубина сети указывает на количество слоев, и чем больше слоев, тем более сложные и абстрактные представления способна изучить модель. Каждый слой в DCNN обычно выбирает и изучает важные признаки из данных, улучшая различение классов и качество предсказаний.
Одной из основных техник, используемых в DCNN, является обучение сверточных фильтров на больших наборах данных. Сверточные фильтры обнаруживают различные локальные признаки в изображениях, включая границы, углы, текстуры и формы. Затем после каждого сверточного слоя может использоваться слой пулинга, который объединяет полученные признаки для снижения размерности и сохранения самых значимых признаков.
Слои в DCNN обычно укладываются глубоко друг за другом, что позволяет