TensorFlow CNN 架构示例

本文将介绍 TensorFlow 中常见的卷积神经网络（CNN）架构，包括其基本原理和应用场景。

CNN 架构概述

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种专门用于图像识别、图像分类等视觉任务的深度学习模型。CNN 通过卷积层、池化层和全连接层等结构，对图像数据进行特征提取和分类。

卷积层是 CNN 的核心部分，用于提取图像特征。卷积层通过卷积核（filter）与输入图像进行卷积操作，得到特征图。

池化层（也称为下采样层）用于降低特征图的维度，减少计算量。常见的池化操作有最大池化、平均池化等。

全连接层用于将卷积层和池化层提取的特征进行分类。全连接层将特征图展平后，与分类器进行连接。

以下是一个简单的 CNN 架构示例，用于图像分类任务：

[输入层] --> [卷积层1] --> [激活函数] --> [池化层1] --> [卷积层2] --> [激活函数] --> [池化层2] --> [全连接层1] --> [激活函数] --> [输出层]

如果您想了解更多关于 CNN 的知识，可以参考以下链接：