卷积神经网络（CNN）是一种特殊的神经网络，主要用于处理具有网格结构的数据，如图像、视频等。它通过学习数据中的局部特征，从而实现图像识别、物体检测等功能。
特点
- 局部感知：CNN 只关注输入数据的局部区域，而不是整个输入。
- 参数共享：CNN 中的卷积核在处理不同特征图时共享，减少了模型参数数量。
- 平移不变性：CNN 能够识别图像中的对象，即使它们在图像中发生了平移。
工作原理
- 卷积层：卷积层通过卷积核提取图像中的局部特征。
- 池化层：池化层用于降低特征图的维度，减少计算量。
- 全连接层：全连接层将池化层输出的特征图连接起来，形成一个完整的特征表示。
- 输出层：输出层根据输入数据预测结果。
应用
CNN 在图像识别、物体检测、图像分割等领域有着广泛的应用。
CNN 架构图
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