Сверточная нейронная сеть - это тип нейронной сети, который широко используется для задач компьютерного зрения, распознавания образов, классификации изображений и других видов задач, связанных с обработкой изображений.
Основным принципом работы сверточных нейронных сетей является обработка входных данных (обычно изображений) с помощью сверточных слоев, которые используют фильтры для выделения различных признаков из входных данных. Сверточный слой проходит по изображению с определенным шагом (шагом свертки), применяя фильтр к каждому участку изображения. При этом фильтр "выделяет" определенные признаки, такие как границы объектов, текстуры и другие характеристики изображения.
После сверточных слоев typically, используются слои подвыборки, которые уменьшают размерность данных и улучшают обобщающую способность модели. После этого данные подаются на полносвязные слои, которые используются для классификации или регрессии.
Сверточные нейронные сети обычно показывают отличные результаты в задачах компьютерного зрения благодаря их способности выявлять иерархические признаки изображения и эффективно работать с пространственной структурой данных.
В целом, сверточные нейронные сети являются мощными и эффективными инструментами для работы с изображениями и широко применяются в различных областях, таких как медицина, автомобильная промышленность, безопасность и многие другие.