Windows中能够提取出图片边缘特征的网络是什么

这篇文章主要介绍“Windows中能够提取出图片边缘特征的网络是什么”，在日常操作中，相信很多人在Windows中能够提取出图片边缘特征的网络是什么问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Windows中能够提取出图片边缘特征的网络是什么”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

成都创新互联公司专注于网站建设|网站维护公司|优化|托管以及网络推广，积累了大量的网站设计与制作经验，为许多企业提供了网站定制设计服务，案例作品覆盖VR全景等行业。能根据企业所处的行业与销售的产品，结合品牌形象的塑造，量身定制品质网站。

能够提取出图片边缘特征的网络是卷积层；卷积运算的目的是提取输入的不同特征，第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角等层级，更多层的网路能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。

本文操作环境：Windows7系统、DELL G3电脑

能够提取出图片边缘特征的网络是什么？

能够提取出图片边缘特征的网络是卷积层。

卷积神经网络中每层卷积层（Convolutional layer）由若干卷积单元组成，每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法最佳化得到的。卷积运算的目的是提取输入的不同特征，第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角等层级，更多层的网路能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。

卷积神经网络

卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。

卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（对应经典的神经网络）组成，同时也包括关联权重和池化层（pooling layer）。这一结构使得卷积神经网络能够利用输入数据的二维结构。与其他深度学习结构相比，卷积神经网络在图像和语音识别方面能够给出更好的结果。这一模型也可以使用反向传播算法进行训练。相比较其他深度、前馈神经网络，卷积神经网络需要考量的参数更少，使之成为一种颇具吸引力的深度学习结构。

到此，关于“Windows中能够提取出图片边缘特征的网络是什么”的学习就结束了，希望能够解决大家的疑惑。理论与实践的搭配能更好的帮助大家学习，快去试试吧！若想继续学习更多相关知识，请继续关注创新互联网站，小编会继续努力为大家带来更多实用的文章！