卷积神经网络（CNN）是深度学习领域中最受欢迎的模型之一，特别是在图像识别和处理方面。以下是一些关于CNN的基础教程内容。
什么是CNN？
CNN（Convolutional Neural Network）是一种特殊类型的神经网络，它通过学习数据中的局部特征来自动提取数据特征。CNN通常用于图像识别、物体检测、图像分类等任务。
CNN结构
CNN主要由以下几个部分组成：
- 卷积层（Convolutional Layer）：卷积层是CNN的核心，用于提取图像特征。
- 池化层（Pooling Layer）：池化层用于减少数据维度，提高模型的鲁棒性。
- 全连接层（Fully Connected Layer）：全连接层用于分类任务，将特征映射到特定的类别。
CNN示例
以下是一个简单的CNN示例：
- 输入层：输入一个28x28的图像。
- 卷积层1：使用5x5的卷积核提取特征。
- 激活函数：使用ReLU激活函数增加非线性。
- 池化层1：使用2x2的池化核进行下采样。
- 卷积层2：使用5x5的卷积核提取更复杂的特征。
- 激活函数：使用ReLU激活函数增加非线性。
- 池化层2：使用2x2的池化核进行下采样。
- 全连接层：将所有特征映射到10个类别。
扩展阅读
想要更深入了解CNN？请阅读以下教程：