CNN，即卷积神经网络（Convolutional Neural Network），是一种深度学习模型，主要用于图像识别、图像分类、目标检测等领域。CNN能够自动从原始图像中提取特征，并在训练过程中不断优化这些特征，以达到更高的识别准确率。
CNN的工作原理
CNN的基本原理是通过卷积层和池化层对图像进行特征提取，然后通过全连接层进行分类。
- 卷积层：通过卷积操作提取图像特征。
- 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组合，进行分类。
CNN的优势
- 自动特征提取：CNN能够自动从原始图像中提取特征，无需人工设计特征。
- 泛化能力强：CNN能够在不同领域和任务中取得较好的效果。
- 易于扩展：CNN的结构简单，易于扩展和修改。
CNN的应用
CNN在图像识别、图像分类、目标检测、视频分析等领域有着广泛的应用。
CNN结构图