卷积神经网络(简称CNN)是一类特殊的人工神经网络是深度学习中重要的一个分支。CNN在很多领域都表现优异精度和速度比传统计算学习算法高很多。特别是在计算机视覺领域CNN是解决图像分类、图像检索、物体检测和语义分割的主流模型。
CNN每一层由众多的卷积核组成每个卷积核对输入的像素进行卷积操作,得到下一次的输入随着网络层的增加卷积核会逐渐扩大感受野,并缩减图像的尺寸
通过多次卷积和池化,CNN的最后一层将输入的圖像像素映射为具体的输出如在分类任务中会转换为不同类别的概率输出,然后计算真实标签与CNN模型的预测结果的差异并通过反向传播更新每层的参数,并在更新完成后再次前向传播如此反复直到训练完成 。
与传统机器学习模型相比CNN具有一种端到端(End to End)的思路。在CNN訓练的过程中是直接从图像像素到最终的输出并不涉及到具体的特征提取和构建模型的过程,也不需要人工的参与
构建一个非常简单嘚CNN,然后进行训练这个CNN模型包括两个卷积层,最后并联6个全连接层进行分类
在训练完成后我们可以将训练过程中的损失和准确率进行繪制,如下图所示从图中可以看出模型的损失在迭代过程中逐渐减小,字符预测的准确率逐渐升高
介绍了CNN以及CNN的发展,并使用Pytorch构建构建了一个简易的CNN模型来完成字符分类任务
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