CNN與ANN在影像分類中的比較

引言

由於影像分類在安全、自動駕駛和醫療保健等多個行業中的重要性日益增加，人們對建立高效的機器學習模型用於影像分類產生了濃厚的興趣。卷積神經網路 (CNN) 和人工神經網路 (ANN) 是兩種常用的影像分類模型。雖然 CNN 和 ANN 都可以以高精度執行影像分類任務，但它們的架構設計和學習方法有所不同。

ANN 與 CNN

影像分類是識別影像中存在的物體或元素的過程。它是計算機視覺中的一個關鍵任務，其應用範圍從自動駕駛汽車到醫學影像分析。近年來，深度學習已成為影像分類的首選方法，卷積神經網路 (CNN) 取得了特別好的結果。在本文中，我們將針對影像分類問題，比較 CNN 與人工神經網路 (ANN)。

人工神經網路 (ANN) 是一類機器學習模型，其結構和功能模仿人腦。ANN 由多層相互連線的節點或神經元組成，這些節點處理並傳遞資訊。網路的底層是輸入層，輸入資料由此輸入。網路的頂層是輸出層，它產生最終結果，在影像分類的情況下，是所有可能類別的機率分佈。隱藏層位於輸入層和輸出層之間，執行中間計算。

ANN 可以使用反向傳播進行訓練，這是一種調整網路中神經元之間連線權重以最小化損失函式的技術。損失函式衡量預測輸出與真實輸出之間的差異。反向傳播演算法計算損失函式關於權重的梯度，並使用這些梯度透過梯度下降來更新權重。

ANN 已被用於影像分類任務，但它也有一些侷限性。使用 ANN 進行影像分類的主要挑戰之一是它沒有考慮影像的空間結構。ANN 將每個畫素視為一個獨立的特徵，這可能導致在需要空間推理的任務（例如目標識別）中效能不佳。

為了處理影像的空間結構，卷積神經網路 (CNN) 應運而生。CNN 使用卷積層，它將可學習的多個濾波器應用於輸入影像。每個濾波器生成一個特徵圖，該特徵圖指示它在影像中檢測到的特徵（如邊緣或紋理）的位置。然後，特徵圖透過池化層，該層對特徵圖進行下采樣以使其更小，從而提高網路效率。然後將提取的特徵圖送入進一步的卷積和池化層，這些層逐漸提取影像中更復雜的特徵。

在卷積層和池化層之後，一個或多個全連線層執行最終分類，這些層將特徵圖展平成一維向量。卷積層學習特徵，而全連線層透過考慮這些特徵之間的空間相關性來生成每個類別的輸出機率。

與 ANN 類似，CNN 使用反向傳播進行訓練，但它被修改為在卷積層上應用反向傳播（透過卷積層的反向傳播也稱為透過具有共享權重的層的反向傳播）。ANN 和 CNN 的反向傳播中的卷積層的主要區別在於它們共享權重，這允許將相同的濾波器應用於輸入影像的不同部分。這使得網路更高效，並且不太容易過擬合。這減少了網路中的引數數量。

在影像分類任務中，CNN 相比 ANN 具有多個優勢。其主要優勢之一是它更適合捕捉影像的空間結構。CNN 使用卷積層識別影像中的模式，例如邊緣、線條和形狀。因此，CNN 可以自動從影像中提取相關特徵，這提高了其在具有挑戰性的影像分類任務（如在影像中定位特定物體）中的效率。

CNN 的另一個優勢是它比 ANN 更高效。影像包含大量的空間冗餘，CNN 旨在利用這一點。透過在卷積層中使用共享權重，可以顯著減少網路中的引數數量，從而得到更高效且更容易訓練的網路。CNN 還更具可擴充套件性，能夠處理更大的資料集和更具挑戰性的影像分類任務。

此外，CNN 能夠學習輸入影像的分層表示，這對於遷移學習非常有利。遷移學習是使用已經在大型資料集上訓練過的模型來啟動新任務的過程。由於 CNN 學習輸入影像的分層表示，因此可以在大型資料集（如 ImageNet）上預訓練 CNN，然後針對特定影像分類任務對其進行微調。當新資料集較小時，這可以顯著提高模型的效能。

儘管有這些優點，CNN 也有許多缺點。一個缺點是它需要大量的訓練資料才能良好地工作。這是因為 CNN 包含大量的引數，因此為了避免過擬合，必須在大量資料上對其進行訓練。另一個缺點是它在計算上要求很高，特別是對於大型影像或深度架構。這使得在資源受限的環境（如移動裝置或嵌入式系統）中部署 CNN 變得困難。

ANN 和 CNN 的區別

結論

總而言之，CNN 通常比 ANN 更適合影像分類任務，因為它能夠捕捉影像的空間結構並自動提取相關特徵。此外，CNN 比 ANN 更高效且更具可擴充套件性，更適合大型資料集和具有挑戰性的影像分類任務。然而，CNN 需要大量的訓練資料並且計算成本很高，這可能使其不適用於許多應用。總的來說，CNN 徹底改變了影像分類領域，並且仍然是研究的重點。

Premansh Sharma

更新於：2023年4月13日

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