卷积神经网络（CNN）原理简介

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种在图像识别、图像分类等计算机视觉任务中表现优异的深度学习模型。以下是CNN的基本原理和组成部分。

CNN基本组成部分

1. 卷积层（Convolutional Layer）：卷积层是CNN的核心部分，用于提取图像的特征。它通过一系列卷积核（也称为滤波器）与输入图像进行卷积操作，从而生成特征图。

2. 激活函数（Activation Function）：激活函数用于引入非线性因素，使得网络能够学习到更复杂的特征。常用的激活函数有ReLU（Rectified Linear Unit）等。

3. 池化层（Pooling Layer）：池化层用于降低特征图的维度，减少计算量，同时保留重要的特征信息。常用的池化方式有最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。

4. 全连接层（Fully Connected Layer）：全连接层将池化层输出的特征图展平，然后通过全连接层进行分类。

CNN工作原理

1. 输入层：输入层接收原始图像数据。
2. 卷积层：卷积层通过卷积核提取图像特征，例如边缘、角点等。
3. 激活函数：激活函数对卷积层输出的特征进行非线性变换。
4. 池化层：池化层降低特征图的维度，减少计算量。
5. 全连接层：全连接层将特征图展平，进行分类。

示例图片

卷积层是如何提取图像特征的？以下是一个示例：

扩展阅读

如果您想了解更多关于CNN的信息，可以参考以下链接：

• 深度学习之卷积神经网络（CNN）

希望以上内容对您有所帮助！