在神经网络的基础上，卷积神经网络（是如何完成图像识别任务的？本文介绍了其相关基本原理，起来看看吧。 上文介绍了神经网络的基础概念，今天我们在神经网络的基础上，看看卷积神经网络（是如何完成图像识别任务的。
图像识别的痛点问题 在出现之前
图像识别有两个大难题： 图像需要处理的数据量太大：图片是由像素构成的，每个像素又由颜色（、、三个数值构成，用的手机摄像头随 VK数据库 便拍张照片，就是=.万个参数，计算量无疑是巨大的。 图片内容多变，导致准确率不高：如果对同物体做翻转、位置变换等处理，使物体以不同的姿态显示在图片中，虽然物体本身并没有太大变化，但却大大提升了图片识别的难度。 而可以有效的解决这两个问题，它不仅可以大幅减少参数数量，降低复杂度；还可以使用类似视觉处理的方式保留图像特征，即使图像翻转、移动，也可以进行有效的识别。
人类的视觉原理 要理解的原理，需要先了解人类的视觉原理。 人类判断物体的大致过程：眼睛看到物体（瞳孔摄入像素，然后发现物体的边缘和方向（初步处理，接着判断物体的形状（抽象、最后根据形状判定是什么物体（进步抽象。
我们可以发现
上述过程其实就是个神经网络，低层级负责识别图像基础特征，多个基础特征整合后变成上层的特征，逐层处理，最终在顶层判断出是什么物体。 这就是 这是一个充满挑战的旅程，但是 的基础思路。 三、的基本原理 由卷积层、池化层、全连接层三部分构成，它们各自的作用如下： 卷积层：卷积层负责提取图像中的局部特征。 池化层：池化层负责大幅降低参数量级，在保留重要特征信息的同时，降低计算复杂度。 全连接层（ ：全连接层类似传统神经网络的作用，根据卷积层和池化层处理过的数据，计算出最终的结果。
我们先来看看卷积层
特征的过程，和人类视觉的提取特征类似，如下 ca 手机号码所 图所示： 图中的黄色部分是个滤波器（，我们称它为卷积核，它是个小的矩阵。 卷积核通过滑动窗口的方式在输入数据上进行卷积操作，卷积核的每个元素与输入数据对应位置的元素相乘，然后将所有乘积结果相加，得到卷积操作的输出结果。 不同的卷积核可以捕捉到不同的特征，例如边缘、纹理、形状等。
