卷積神經網路(Convolutional Neural Networks)是深度學習領域的發展主力,它也被稱為 CNNs 或 ConvNets, 電腦視覺這領域是因為CNN的關係在近幾年有了許多重大進展, CNN 在影像辨識中甚至可以超越人類辨識的精準度。
它是一個很直觀的演算法,概念跟人類以眼睛去辨識有模擬相似之處。以下可以分為四個部分來介紹,分別是填白(padding)、stride 步長、池化(pooling)以及卷積(convolution)。
卷積神經網路(Convolutional Neural Networks)是深度學習領域的發展主力,它也被稱為 CNNs 或 ConvNets, 電腦視覺這領域是因為CNN的關係在近幾年有了許多重大進展, CNN 在影像辨識中甚至可以超越人類辨識的精準度。
它是一個很直觀的演算法,概念跟人類以眼睛去辨識有模擬相似之處。以下可以分為四個部分來介紹,分別是填白(padding)、stride 步長、池化(pooling)以及卷積(convolution)。