Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) - это тип нейронной сети, который применяется в основном для обработки и анализа изображений. Они состоят из нескольких слоев, включая сверточные слои, пулинг слои и полносвязные слои.
Сверточные слои являются основным элементом CNN и выполняют операцию свертки над входным изображением. Это позволяет выделять важные признаки изображения, такие как грани, узоры и текстуры. Сверточный слой содержит набор фильтров, которые скользят по изображению и выделяют различные признаки. После применения свертки получается карта признаков, которая передается на следующий слой.
Пулинг слои используются для уменьшения размерности карты признаков, что помогает сократить количество параметров и вычислений в сети. Пулинг может выполняться различными методами, такими как максимальное или среднее значение в рамке пулинга.
Последний слой CNN - полносвязный слой, который объединяет признаки, выделенные в предыдущих слоях, и принимает решение о классификации или регрессии.
Таким образом, сверточные нейронные сети работают путем извлечения иерархических признаков из изображения, что позволяет им эффективно решать задачи компьютерного зрения, такие как классификация и детекция объектов.