卷積神經網絡如何進行圖像識別？

可以看出，這是一個比較有資深互聯網技術的問題！需要對一些專業知識做出特別的解釋。

首先，我們要了解什么是卷積神經網絡？下面是我在網上搜索整理的一些粗淺的知識！

卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks, CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡（Feedforward Neural Networks），是深度學習（deep learning）的代表算法之一。卷積神經網絡具有表征學習（representation learning）能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類（shift-invariant classification），因此也被稱為“平移不變人工神經網絡。具體解釋可自行搜索。

那么卷積神經網絡又是怎么實現圖像識別的呢？他有幾個步奏。

1、圖像識別數據收集

MNIST手寫體識別數據集解決是一個相對簡單的問題，而對于更加復雜的類別，可以用到CIFAR數據集。比如CIFAR10數據集收集了來自10個不同種類的6萬張圖片，每張圖片像素為32x32，如下圖CIFAR10數據集與MNIST相似之處在于，其每張圖片大小都是一定的，每張圖片中都只包含一個類別。區別在于CIFAR10中的圖片都是彩色的，而且分類難度也比MNIST高，人工標注的正確率約為94%。

在現實生活中，圖片的格式不一定都是恒定的，類別也遠超出10種，每張圖片也會包含多個元素，因此需要有更強大的數據集。由斯坦福大學的李飛飛開發的ImageNet，有近1500萬張圖片，關聯了大概20000個類別。

ImageNet每年都會舉辦圖像識別競賽ILSVRC（現已停辦），每年的比賽都提供不同的數據集。下圖給出不同算法在ImageNet圖像分類上的top-5正確率，ton-N表示算法給出的前N個答案中有一個是正確的，2013年之后基本上所有的研究都集中在卷積神經網絡上。

2、卷積神經網絡介入

深度神經網絡有多種，主要有全連接層神經網絡，卷積神經網絡和循環神經網絡。其中全連接層神經網絡之前已有介紹，其相鄰層的節點之間都會相連。循環神經網絡將會在后續的章節介紹，以下簡單說一下卷積神經網絡。上圖是卷積神經網絡的架構圖，輸入的圖片一般會經過多個卷積層和池化層后，再接上數個全連接層后，通過softmax輸出結果。

以上大概就是卷積神經網絡識別圖像的大概流程，希望有所幫助！