深度卷积神经网络（CNN）是一种用于图像识别和处理的强大工具。它通过模仿人类视觉系统的工作原理，在计算机视觉领域取得了显著成果。
什么是CNN？
CNN是一种特殊的神经网络，专门用于处理具有网格结构的数据，如图像。它由多个卷积层、池化层和全连接层组成。
CNN的结构
- 卷积层：这是CNN的核心部分，它通过卷积操作提取图像的特征。
- 池化层：用于降低特征图的空间维度，减少计算量。
- 全连接层：将卷积层提取的特征进行融合，最终输出分类结果。
CNN的优势
- 局部感知：CNN能够自动学习图像中的局部特征，无需人工设计。
- 平移不变性：CNN对图像的平移具有鲁棒性，即使图像发生平移，其分类结果也不会改变。
- 层次化特征提取：CNN能够提取图像的多层次特征，从简单到复杂。
应用场景
CNN在图像识别、物体检测、图像分割等领域有着广泛的应用。
CNN架构图
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