畫說cnn經典用語

CNN（卷積神經網絡）是一種常用的深度學習模型，用於處理圖像、語音、文本等數據。以下是CNN經典用語的解釋：

1. 卷積：卷積是一種像素級的運算方式，可以有效地捕捉到圖像中的局部特徵。

2. 池化（Pooling）：池化操作可以減少數據的維度，同時保留重要的特徵信息。

3. 激活函式（Activation Function）：激活函式用於將神經網路的輸出映射到特定範圍，並引入非線性因素，使得網路能夠更好地學習複雜的模式。

4. 卷積層（Convolutional Layer）：卷積層由一系列卷積核組成，用於提取圖像中的特徵。

5. 池化層（Pooling Layer）：池化層通常位於卷積層之後，用於減少數據的維度，同時保留重要的特徵信息。

6. 全連線層（Fully Connected Layer）：全連線層用於將前一層的輸出映射到下一層的輸入，通常用於分類任務。

7. 激活圖（Activation Map）：激活圖是CNN中常用的概念，它描述了模型對輸入圖像中不同區域的敏感度。

8. 池化區域（Pooling Region）：池化區域是CNN中常用的區域性池化方法，可以有效地減少數據的維度，同時保留重要的特徵信息。

9. 反卷積（Deconvolution）：反卷積也被稱為解卷積，是一種反向傳播的操作，用於重建圖像中的細節信息。

10. 損失函數（Loss Function）：損失函式用於衡量模型預測結果與真實結果之間的差距，是評估模型性能的重要指標。

這些用語是CNN的重要組成部分，幫助我們理解神經網路的結構和工作原理。

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