CNN 模型介绍

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称 CNN）是一种在图像识别、图像分类等领域表现优异的人工神经网络。它通过学习图像中的特征，从而实现对图像的识别和分类。

CNN 的工作原理

1. 卷积层：卷积层是 CNN 的核心部分，它通过卷积操作提取图像中的局部特征。
2. 池化层：池化层用于降低特征图的空间分辨率，减少计算量，并提高模型的鲁棒性。
3. 全连接层：全连接层用于将卷积层和池化层提取的特征进行融合，最终输出分类结果。

CNN 的应用

CNN 在许多领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：

• 图像识别：例如，识别动物、植物、交通标志等。
• 图像分类：例如，将图像分类为猫、狗、车等类别。
• 目标检测：例如，检测图像中的行人、车辆等目标。

扩展阅读

想要更深入地了解 CNN，可以阅读以下内容：

• 深度学习之 CNN 模型

CNN 模型结构图