CNN教程入门指南

深度学习中的卷积神经网络（CNN）是图像识别和处理的强大工具。以下是一些基础教程，帮助你了解CNN及其应用。

什么是CNN？

CNN，即卷积神经网络，是一种用于图像识别和处理的深度学习算法。它模仿了人脑中视觉皮层的结构，能够从原始图像数据中提取特征。

CNN的基本结构

1. 输入层：接受原始图像数据。
2. 卷积层：使用卷积核提取图像特征。
3. 池化层：降低特征图的维度，减少计算量。
4. 全连接层：将提取的特征映射到类别。
5. 输出层：输出预测结果。

CNN的应用

• 图像分类：识别图像中的物体类别。
• 目标检测：检测图像中的物体并定位其位置。
• 图像分割：将图像分割成多个区域。

本站资源

以下是一些关于CNN的教程，可以帮助你深入了解这一领域：

• CNN基础教程
• CNN进阶教程
• CNN应用案例

图片示例

卷积层

卷积层是CNN的核心部分，它使用卷积核提取图像特征。

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

全连接层将提取的特征映射到类别。