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卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）簡介

卷積神經網路（CNN）是一種專門用於處理具有網格結構數據的深度學習模型，最常見的應用是圖像數據分析，例如圖像分類、物體檢測、語義分割等。

一、基礎概念

CNN 的核心思想是利用卷積操作（Convolution）來提取輸入數據（input data）的特徵。這種方法特別適合處理圖像數據，因為它能夠捕捉圖像中的局部模式，例如邊緣、角點或其他結構。

二、CNN 網路架構

出處: Analog Decvices

整個 CNN 計算流程可以分為兩大任務：卷積（Convolution） 與 池化（Pooling）。

卷積（Convolution）

卷積的目的在於提取輸入資料的局部特徵（如圖像中鳥嘴是鳥類的特徵），例如邊緣或紋理。這一層的神經元透過卷積核（Filter）進行特徵擷取，為後續辨識奠定基礎。

出處: Analog Devices

池化（Pooling）

池化的主要目的是縮小圖片的尺寸，使運算更快，同時讓模型更穩定地辨識圖片中的重要特徵。無論特徵出現的位置或形狀略有變化，模型仍能正確識別。

如下圖所示，目的是提取狗眼這一特徵，經過 Filter 的簡化後，雖然資料量減少，但仍保留了關鍵資訊。

出處: A improved pooling method for convolutional neural networks

三、典型模型應用

ResNet（深度殘差網路）
YOLO（即時物件偵測）
Faster R-CNN（高效區域卷積網路）

專業文章

技術解析

卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）簡介

卷積神經網路（CNN）是一種專門用於處理具有網格結構數據的深度學習模型，最常見的應用是圖像數據分析，例如圖像分類、物體檢測、語義分割等。

一、基礎概念

CNN 的核心思想是利用卷積操作（Convolution）來提取輸入數據（input data）的特徵。這種方法特別適合處理圖像數據，因為它能夠捕捉圖像中的局部模式，例如邊緣、角點或其他結構。

二、CNN 網路架構

出處: Analog Decvices

整個 CNN 計算流程可以分為兩大任務：卷積（Convolution） 與 池化（Pooling）。

卷積（Convolution）

卷積的目的在於提取輸入資料的局部特徵（如圖像中鳥嘴是鳥類的特徵），例如邊緣或紋理。這一層的神經元透過卷積核（Filter）進行特徵擷取，為後續辨識奠定基礎。

出處: Analog Devices

池化（Pooling）

池化的主要目的是縮小圖片的尺寸，使運算更快，同時讓模型更穩定地辨識圖片中的重要特徵。無論特徵出現的位置或形狀略有變化，模型仍能正確識別。

如下圖所示，目的是提取狗眼這一特徵，經過 Filter 的簡化後，雖然資料量減少，但仍保留了關鍵資訊。

出處: A improved pooling method for convolutional neural networks

三、典型模型應用

ResNet（深度殘差網路）
YOLO（即時物件偵測）
Faster R-CNN（高效區域卷積網路）

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卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）簡介

卷積神經網路（CNN）是一種專門用於處理具有網格結構數據的深度學習模型，最常見的應用是圖像數據分析，例如圖像分類、物體檢測、語義分割等。

一、基礎概念

CNN 的核心思想是利用卷積操作（Convolution）來提取輸入數據（input data）的特徵。這種方法特別適合處理圖像數據，因為它能夠捕捉圖像中的局部模式，例如邊緣、角點或其他結構。

二、CNN 網路架構

出處: Analog Decvices

整個 CNN 計算流程可以分為兩大任務：卷積（Convolution） 與 池化（Pooling）。

卷積（Convolution）

卷積的目的在於提取輸入資料的局部特徵（如圖像中鳥嘴是鳥類的特徵），例如邊緣或紋理。這一層的神經元透過卷積核（Filter）進行特徵擷取，為後續辨識奠定基礎。

出處: Analog Devices

池化（Pooling）

池化的主要目的是縮小圖片的尺寸，使運算更快，同時讓模型更穩定地辨識圖片中的重要特徵。無論特徵出現的位置或形狀略有變化，模型仍能正確識別。

如下圖所示，目的是提取狗眼這一特徵，經過 Filter 的簡化後，雖然資料量減少，但仍保留了關鍵資訊。

出處: A improved pooling method for convolutional neural networks

三、典型模型應用

ResNet（深度殘差網路）
YOLO（即時物件偵測）
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卷積神經網路（CNN）是一種專門用於處理具有網格結構數據的深度學習模型，最常見的應用是圖像數據分析，例如圖像分類、物體檢測、語義分割等。

一、基礎概念

CNN 的核心思想是利用卷積操作（Convolution）來提取輸入數據（input data）的特徵。這種方法特別適合處理圖像數據，因為它能夠捕捉圖像中的局部模式，例如邊緣、角點或其他結構。

二、CNN 網路架構

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整個 CNN 計算流程可以分為兩大任務：卷積（Convolution） 與 池化（Pooling）。

卷積（Convolution）

卷積的目的在於提取輸入資料的局部特徵（如圖像中鳥嘴是鳥類的特徵），例如邊緣或紋理。這一層的神經元透過卷積核（Filter）進行特徵擷取，為後續辨識奠定基礎。

出處: Analog Devices

池化（Pooling）

池化的主要目的是縮小圖片的尺寸，使運算更快，同時讓模型更穩定地辨識圖片中的重要特徵。無論特徵出現的位置或形狀略有變化，模型仍能正確識別。

如下圖所示，目的是提取狗眼這一特徵，經過 Filter 的簡化後，雖然資料量減少，但仍保留了關鍵資訊。

出處: A improved pooling method for convolutional neural networks

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