「卷積神經網路 (CNN - Convolutional Neural Network)」是一種特別設計來處理具有網格結構數據（例如圖像）的深度學習模型。它在電腦視覺領域取得了巨大的成功，並被廣泛應用於圖像分類、目標檢測、圖像分割等多種任務中。
你可以將卷積神經網路想像成一種具有特殊「眼睛」的AI，這些「眼睛」可以自動檢測圖像中的各種視覺特徵，例如邊緣、紋理、形狀和物體。
CNN 的主要組成部分：- 卷積層 (Convolutional Layer): 這是 CNN 的核心 building block。卷積層使用一些小的可學習的濾波器（也稱為核或卷積核）在輸入圖像上滑動，並在每個位置執行卷積運算。卷積運算實際上是將濾波器的權重與輸入圖像中對應位置的像素值進行點乘，然後將結果相加。這個過程可以提取圖像中的局部特徵，例如邊緣、角點、紋理等。通過使用多個不同的濾波器，卷積層可以提取多種不同的特徵。
- 激活函數 (Activation Function): 在每個卷積層之後，通常會應用一個非線性激活函數，例如 ReLU (Rectified Linear Unit)。激活函數的作用是引入非線性，使得模型可以學習更複雜的模式。
- 池化層 (Pooling Layer): 池化層通常放在卷積層之後，用於減小特徵圖的空間尺寸（寬度和高度），從而減少模型的參數數量和計算量，並提高模型對圖像微小變化的魯棒性（例如平移不變性）。常見的池化操作包括：
- 最大池化 (Max Pooling): 在每個池化窗口中選擇最大的像素值作為輸出。 平均池化 (Average Pooling): 在每個池化窗口中計算所有像素值的平均值作為輸出。
- 全連接層 (Fully Connected Layer): 在經過多個卷積層和池化層的處理後，最終的特徵圖會被展平成一個一維向量，然後輸入到一個或多個全連接層中。全連接層與傳統的神經網路層類似，每個神經元都與前一層的所有神經元相連接。全連接層通常用於執行最終的分類或回歸任務。
- 輸出層 (Output Layer): 最後一個全連接層的輸出會通過一個激活函數（例如 Softmax 用於多類別分類，Sigmoid 用於二元分類）生成最終的預測結果。
CNN 的工作原理：
CNN 通過堆疊多個卷積層、激活函數和池化層來逐步提取圖像中的層次化特徵。底層的卷積層通常學習到圖像的低級特徵（例如邊緣和角點），而更深的卷積層則可以學習到更高級、更複雜的特徵（例如物體的部件和整體形狀）。全連接層則利用這些提取到的特徵進行最終的分類或預測。
CNN 在電腦視覺中的優勢：
- 局部感受野 (Local Receptive Fields): 卷積層的每個神經元只關注輸入圖像的一個局部區域，這種局部連接的方式更符合視覺皮層的工作方式，並且可以有效地提取局部特徵。
- 權重共享 (Weight Sharing): 同一個卷積層中的所有濾波器在整個輸入圖像上滑動時，都使用相同的權重。這樣可以大大減少模型的參數數量，提高訓練效率，並使模型具有一定的平移不變性。
- 層次化特徵學習 (Hierarchical Feature Learning): 通過多個卷積層的堆疊，CNN 可以自動地學習到從低級到高級的層次化特徵表示。
CNN 的應用：
CNN 在電腦視覺領域有著廣泛的應用，包括但不限於：
- 圖像分類 (Image Classification): 識別圖像中包含的物體或場景。
- 目標檢測 (Object Detection): 在圖像中找到並標註出特定物體的位置。
- 圖像分割 (Image Segmentation): 將圖像中的每個像素分類到不同的類別。
- 人臉辨識 (Face Recognition): 識別圖像或影片中的人臉。
- 圖像生成 (Image Generation): 使用生成對抗網路 (GANs) 等技術生成新的圖像。
- 圖像描述 (Image Captioning): 自動生成描述圖像內容的文本。
- 影片分析 (Video Analysis): 分析影片中的內容、動作和事件。
總之，卷積神經網路是一種強大的深度學習模型，它通過特殊的網絡結構和學習機制，非常擅長處理圖像數據，並在電腦視覺領域取得了革命性的突破。
