卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别和处理的强大工具。本教程将介绍CNN的基本概念、结构和应用。
CNN 简介
CNN是一种特殊类型的神经网络，它能够自动从原始图像中提取特征，并在图像识别任务中表现出色。CNN由多个卷积层、池化层和全连接层组成。
CNN 结构
卷积层
卷积层是CNN的核心部分，它通过卷积操作提取图像的特征。
- 卷积核：卷积核是一个小的矩阵，用于从输入图像中提取特征。
- 激活函数：激活函数用于增加网络的非线性，常见的激活函数有ReLU、Sigmoid和Tanh。
池化层
池化层用于降低特征图的空间维度，减少计算量。
- 最大池化：选择特征图中最大的值作为输出。
- 平均池化：计算特征图中所有值的平均值作为输出。
全连接层
全连接层将特征图转换为输出结果。
- 输出层：输出层通常是一个全连接层，用于将特征转换为最终的预测结果。
CNN 应用
CNN在图像识别领域有着广泛的应用，包括：
- 图像分类：例如，将图像分类为猫、狗等。
- 目标检测：例如，检测图像中的车辆、行人等。
- 图像分割：将图像分割成不同的区域。
扩展阅读
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