Сверточная нейронная сеть (Convolutional Neural Network, CNN) является одним из наиболее популярных типов нейронных сетей, широко применяемых в обработке изображений и видео. Работа сверточной нейронной сети основана на специфических архитектурных элементах, таких как сверточные слои, слои пулинга и полносвязные слои.
Основной принцип работы сверточной нейронной сети заключается в последовательном применении сверточных фильтров к входным данным (например, изображению) для извлечения признаков. Сверточный слой состоит из нескольких фильтров, каждый из которых сканирует входное изображение на предмет определенных характеристик. Например, один фильтр может быть настроен на обнаружение вертикальных линий, а другой - на обнаружение горизонтальных границ.
После применения сверточного слоя следует слой пулинга, который уменьшает размерность данных и повышает инвариантность к масштабированию и сдвигам. Затем данные подаются на полносвязные слои, которые агрегируют признаки и принимают окончательное решение об исследовании данных.
Сверточные нейронные сети обладают способностью автоматически извлекать важные признаки из изображений и видео, что делает их идеальным инструментом для таких задач, как классификация и обнаружение объектов. Их популярность в области машинного обучения обусловлена высокой точностью и скоростью обработки данных, что делает их применение эффективным в различных областях, начиная от распознавания лиц и автомобильных номеров до медицинской диагностики и анализа текста.