卷积神经网络(CNN)交互式教学

• 卷积层：使用卷积核提取图像的特征，如边缘、纹理等。
• 池化层：降低特征图的维度，减少计算量，同时提取主要特征。
• 全连接层：将提取到的特征图转换为分类所需的特征向量。
• Softmax输出层：将特征向量转换为各个类别的概率。

• 图像、视频、地理数据（如交通拥堵、空气污染分布）等空间相关场景
• 通过深层卷积网络，能更好地捕捉从低级到高级的语义信息

卷积的主要目的是提取图像中的局部特征，如边缘、纹理等，而这些特征对于理解图像内容至关重要。

• 卷积操作会生成高维特征图，但其中存在冗余信息
• 相邻像素值可能非常相似，导致计算重复，增加计算开销
• 池化通过合并局部信息来减少计算量，同时保留重要特征

• 减少参数数量：卷积计算可大幅减少网络参数
• 权值共享：卷积核在整个图像上共享权重
• 局部感受野：每个神经元只关注输入的一小部分区域

相比传统全连接网络，CNN参数更少，训练更快，更不易过拟合。

CNN的不同层次学习不同级别的特征：

• 浅层：边缘、角点等低级特征
• 中层：纹理、简单形状等中级特征
• 深层：物体部件、复杂形状等高级特征

这种分层学习使CNN模型具有较好的可解释性。