【深度学习】CNN网络结构的发展——看懂这一篇就够了

本文约3000字，建议阅读10分钟本文为你介绍CNN的基本部件及经典网络结构。CNN的全称是"Convolutional Neural Network"(卷积神经网络)。而神经网络是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）结构和功能的数学模型或计算模型。作者丨zzq@知乎链接丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/68411179一、CNN基本部件介绍1. 局部感受野在图像中局部像素之间的联系较为紧密，而距离较远的像素联系相对较弱。因此，其实每个神经元没必要对图像全局进行感知，只需要感知局部信息，然后在更高层局部信息综合起来即可得到全局信息。卷积操作即是局部感受野的实现，并且卷积操作因为能够权值共享，所以也减少了参数量。2. 池化池化是将输入图像进行缩小，减少像素信息，只保留重要信息，主要是为了减少计算量。主要包括最大池化和均值池化。3. 激活函数激活 ………………………………