Конволюционная нейронная сеть (Convolutional Neural Network, CNN) - это тип искусственной нейронной сети, специализированный на обработке и анализе структурированных данных, таких как изображения. Основным преимуществом CNN является способность автоматически извлекать признаки из входных данных без необходимости их ручного предварительного обработки.
CNN состоит из нескольких слоев, каждый из которых выполняет определенные функции в процессе обучения и прогнозирования. Основные слои в CNN включают в себя сверточные слои, слои подвыборки и полносвязанные слои.
Сверточные слои предназначены для извлечения признаков из изображения путем применения фильтров к различным участкам входных данных. После прохождения через сверточный слой, изображение становится более абстрактным и содержит информацию о различных структурных элементах, таких как грани, текстуры, формы и т.д.
Слои подвыборки используются для уменьшения размерности данных, облегчая вычисления и уменьшая риск переобучения модели. В результате обработки слоя подвыборки изображение становится менее детализированным, но остаются основные признаки, важные для дальнейшего анализа.
Полносвязанные слои объединяют выделенные признаки из предыдущих слоев и используют их для классификации или регрессии в зависимости от задачи, стоящей перед нейронной сетью.
Таким образом, конволюционная нейронная сеть позволяет эффективно анализировать и обрабатывать изображения, и широко применяется в таких областях, как компьютерное зрение, распознавание образов, медицинская диагностика и многие другие.