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第555章 神经网络如何识别图片(第1页)

可以把图像识别的过程比喻成人类识别一只猫的过程,假设你从小没有见过猫,现在要通过学习来认识它们。

1.

观察(相当于输入图片)

你第一次看到一张照片,上面有一只猫。你并不知道它是什么动物,但你开始仔细观察它的特征,比如它有毛、四条腿、耳朵尖尖的、眼睛圆圆的。

2.

细节分析(相当于卷积层提取特征)

为了更好地记住猫的样子,你不会一下子记住整张图片,而是会先关注一些细节:

?

第一步:找轮廓

——

你先看到它的形状,比如它有一个圆圆的头和一条长长的尾巴。

?

第二步:识别特征

——

你注意到它的耳朵是三角形的,胡须是长长的,眼睛是竖着的。

?

第三步:颜色和纹理

——

你发现猫的毛是柔软的,可能是橘色、灰色或黑白相间的。

这个过程类似于卷积神经网络(cnn)的卷积层,它不会直接看整张图,而是用一个个小窗口扫描,找到局部特征(边缘、纹理、形状)。

3.

归纳总结(相当于池化层降维)

现在,你在脑海中整理这些信息,并忽略不重要的细节,比如背景的颜色、猫旁边的树。这类似于**池化层(pooling

layer)**的作用,它会“压缩”信息,去掉不重要的细节,只保留关键特征,让识别更高效。

4.

记住并分类(相当于全连接层分类)

你开始总结:“哦,原来这种小动物,四条腿、长胡须、尖耳朵,应该是猫!”

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