卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别、图像分类等任务的重要模型。本文将简要介绍CNN的基本概念和结构。

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特征。

  • 卷积核：卷积核是一个小的矩阵，用于从输入图像中提取局部特征。
  • 步长：步长决定了卷积核在图像上滑动的距离。
  • 填充：填充是指在输入图像周围添加额外的像素，以保持输出图像的大小。

2. 池化层

池化层用于降低特征图的维度，减少计算量和参数数量。

  • 最大池化：选择每个池化窗口中的最大值。
  • 平均池化：计算每个池化窗口中的平均值。

3. 激活函数

激活函数为神经网络提供非线性特性，常见的激活函数有：

  • Sigmoid：输出值在0到1之间。
  • ReLU：输出值大于0时为输入值，否则为0。

4. 全连接层

全连接层将所有输入特征连接到输出特征。

  • 权重：全连接层的权重决定了不同输入特征对输出的影响。
  • 偏置：偏置项用于调整输出值。

5. 图像识别示例

以下是一个使用CNN进行图像识别的示例：

  • 输入：一张图片。
  • 处理：通过卷积层、池化层和全连接层提取特征。
  • 输出：识别结果。

CNN结构图

6. 扩展阅读

想要了解更多关于CNN的知识，可以阅读以下文章：