卷积神经网络（CNN）是深度学习中非常流行的一种模型，特别是在图像识别和图像处理领域。本教程将为您介绍 CNN 的基本概念和原理。
CNN 简介
CNN 是一种特殊类型的神经网络，它能够自动从原始图像数据中提取特征。与传统神经网络相比，CNN 具有以下特点：
- 层次化结构：CNN 通常由多个卷积层、池化层和全连接层组成。
- 权值共享：卷积层中的卷积核在图像上滑动时，会共享权值，这有助于减少模型参数数量。
- 局部感知：卷积层只关注图像的局部区域，这有助于提高模型的鲁棒性。
CNN 结构
CNN 的基本结构如下：
- 输入层：接收原始图像数据。
- 卷积层：通过卷积核提取图像特征。
- 池化层：降低图像分辨率，减少计算量。
- 全连接层：将卷积层和池化层提取的特征进行融合。
- 输出层：输出最终结果。
CNN 应用
CNN 在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 图像识别：识别图像中的物体、场景等。
- 图像分类：将图像分类到不同的类别。
- 目标检测：检测图像中的目标物体。
- 图像分割：将图像分割成不同的区域。
扩展阅读
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图片展示
下面是一张 CNN 结构的示意图：