Сверточные нейронные сети (Convolutional Neural Networks, CNN) — это подтип нейронных сетей, которые обычно используются для анализа изображений и видео. Они были разработаны в 1980-х годах и с тех пор стали очень популярными в различных задачах компьютерного зрения.
CNN-сети состоят из нескольких слоев, которые могут включать сверточные слои, слои подвыборки и полносвязные слои. Сверточные слои выполняют операцию свертки, которая позволяет выявлять различные признаки изображения, например, линии, края, углы и т.д. После сверточных слоев следуют слои подвыборки, которые уменьшают размерность предыдущего слоя и позволяют сохранять наиболее значимые признаки. Затем обычно идут несколько полносвязных слоев, которые агрегируют информацию из предыдущих слоев и выдают итоговый результат.
Одной из основных проблем, с которыми сталкиваются CNN-сети, является проблема переобучения, когда сеть слишком точно запоминает обучающие данные и не может обобщать на новые данные. Для решения этой проблемы могут использоваться различные методы, такие как регуляризация, добавление Dropout слоев и аугментация данных.
Некоторые из популярных фреймворков для глубокого обучения, которые поддерживают сверточные нейронные сети, включают TensorFlow, Keras, PyTorch, Caffe и MXNet.
