卷积神经网络在绘画作品分析中的应用与人文反思

Application of Convolutional Neural Network in Painting Analysis and the Humanistic Reflection

近年来,卷积神经网络作为深度学习领域的一项关键技术,在图像分析方面取得了显著进步。在数字人文领域内,这种技术也逐渐开始应用于绘画作品分析中,主要集中在对绘画作品的识别、分类、比较和风格化等方面。它不仅能够同时处理大量作品,而且能以新的视角揭示艺术特征,是一种全新的知识生产方式。然而,目前此类研究受限于对算法和技术的提升和优化,需要人文学者对卷积神经网络的应用过程和结果进行人文解释和反思,真正将这类研究的价值发挥到最大。从人文视角来看,卷积神经网络在绘画作品分析中的应用存在一些困境,包括数据集的主观性、算法关注的均值和艺术价值的独特性之间的悖论,以及数字化版本与原作之间的根本性区别等。对这些问题的反思,不仅能够赋予数据和算法以价值和意义,也能对卷积神经网络技术的发展提出优化和发展建议。