卷积神经网络在直播美颜SDK中有哪些作用？

在之前的技术话题中，小编曾经聊到了直播美颜SDK技术深度学习和机器学习方面的问题。实际上，在宏观角度来讲，深度学习只是一个框架，其中有各种各样不同的美颜算法而已，其中最重要的就是卷积神经网络，对于不同的问题和场景，需要通过不同的网络模型来解决。因此，为了让最终处理效果更好，我们需要更好的理解并运营“卷积神经网络”，下文小编将着重为大家讲解一下直播美颜sdk的关键技术——卷积神经网络。

一、卷积神经网络简述

直播美颜SDK对图像进行卷积操作是为了采集、提取图像的特征，所以会因此而降级维度。在深度学习中，卷积层是最基本的网络结构，对应不同的尺寸卷积网络的处理方式也会随之发生改变。总体来说，在实际的直播美颜SDK应用操作中，卷积神经网络的训练要提前提取过滤器的各种参数，过滤的数量越多，提取的图像特征也就更多，因此设计网络在识别图像时效果会更好一些。但是数量过多的过滤器同样会增加网络层数，导致训练负担过重，对此过滤器应该选择数目的大小、多少需要经过长期的训练，以此获得最精准的数据。

二、具体参数

1、深度学习与卷积的联系

对于直播美颜SDK来说，深度学习自然是非常重要的一个关键组成，它对比于传统的机器学习无论在功能实现精度还是灵活性上都实现了质的跨越，很多进阶的功能都是依托于此技术而实现，而卷积网络与深度学习也有着千丝万缕的联系。其中，卷积深度对应运算中的过滤器数量，例如使用数量不同的过滤器对初始图像进行卷积，可以生成3个不同的特征图。

2、步幅

在输入矩阵上移动一次过滤器矩阵的像素数量。当步幅为1时，过滤器每次移动1个像素；步幅为2时，过滤器每次移动2个像素。步幅越大，生成的特征映射越小。

3、零填充

在图像之间添加额外的零层，以使输出图像的大小与输入相同。在卷积时遇到图像边界，将输入矩阵边界用零来填充会很方便，这样可以将过滤器应用于输入图像矩阵的边界元素。

上文就是小编对于直播美颜SDK的深度学习技术中卷积神经网络的一些理解，当然这并不是全部内容，受限于篇幅问题今天先讲到这里，如果您对美颜技术感兴趣，请关注我！