卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习模型，在图像识别、物体检测和自然语言处理等领域有着广泛的应用。以下是一些常见的CNN架构：

  • LeNet-5: 早期用于手写数字识别的CNN架构。
  • AlexNet: 在2012年ImageNet竞赛中取得了突破性的成绩，引入了ReLU激活函数和局部响应归一化等技术。
  • VGGNet: 以其简洁的卷积层堆叠结构而闻名，是深度学习的经典模型之一。
  • GoogLeNet (Inception): 引入了Inception模块，通过不同尺度的卷积层组合来提取特征。

CNN架构图

更多关于CNN架构的深入探讨，可以参考本站关于CNN的详细介绍。

CNN的关键组件

CNN由以下几个关键组件组成：

  • 卷积层: 用于提取图像特征。
  • 池化层: 用于降低特征图的尺寸，减少计算量。
  • 全连接层: 用于将提取的特征映射到类别标签。

CNN的应用

CNN在以下领域有着广泛的应用：

  • 图像识别: 识别图像中的物体、场景和动作。
  • 物体检测: 定位图像中的物体并识别其类别。
  • 自然语言处理: 识别文本中的实体、关系和语义。

CNN应用图