卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习中一种非常流行的神经网络模型，特别适用于图像识别、图像分类和目标检测等计算机视觉任务。CNN通过学习图像数据中的局部特征来识别和分类图像内容。
CNN的工作原理
CNN通过以下几个关键步骤来完成图像识别任务：
卷积层：卷积层是CNN的核心部分，它通过卷积操作提取图像中的局部特征。卷积核（filter）在图像上滑动，对每个位置上的局部区域进行加权求和，并使用非线性激活函数（如ReLU）进行非线性变换。
池化层：池化层用于降低特征图的维度，减少计算量，同时保持重要的特征。常用的池化方法是最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。
全连接层：在经过多个卷积和池化层后，特征图会被传递到全连接层进行分类。
激活函数：激活函数给神经网络引入非线性，常见的激活函数有ReLU、Sigmoid和Tanh。
CNN的应用
CNN在多个领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 图像分类：例如，将图片分类为猫或狗。
- 目标检测：例如，在图片中检测出人和车辆。
- 图像分割：将图像分割成不同的区域。
- 人脸识别：例如，用于解锁手机或识别身份。
本站链接
更多关于深度学习的知识，请访问我们的深度学习教程。