Convolutional Neural Networks (CNNs) bestehen aus mehreren Schichten (Layers), die speziell für die Verarbeitung von Bilddaten entwickelt wurden. Die grundlegenden Schichten in einem CNN sind:
Convolutional Layer: Diese Schicht extrahiert Merkmale aus den Eingabedaten durch Anwendung von Faltung (Convolution) mit Filtern oder Kernen. Der mathematische Prozess kann als dargestellt werden, wobei das Ergebnis, die Eingabe, die Filter und der Bias ist.
Activation Layer: Nach der Faltung wird in der Regel eine Aktivierungsfunktion wie die ReLU (Rectified Linear Unit) angewendet, um nicht-lineare Eigenschaften in die Ausgaben einzuführen. Die ReLU-Funktion wird definiert als .
Pooling Layer: Diese Schicht reduziert die Dimensionalität der Daten und extrahiert die wichtigsten Merkmale, um die Rechenlast zu verringern. Häufig verwendete Pooling-Methoden sind Max-Pooling und Average-Pooling.
Fully Connected Layer: Am Ende des Netzwerks werden die extrahierten Merkmale in eine vollständig verbundene Schicht eingespeist, die für die Klassifizierung oder Regression der Daten verantwortlich ist. Hierbei
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