CNN 基础教程

卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别、分类和处理的强大工具。本教程将介绍 CNN 的基本概念和原理。

什么是 CNN？

CNN 是一种特殊的神经网络，它能够自动从原始图像数据中学习特征。这使得 CNN 在图像识别和图像处理领域取得了显著的成功。

CNN 的结构

CNN 的基本结构包括以下几个部分：

• 卷积层（Convolutional Layer）：通过卷积操作提取图像特征。
• 激活函数（Activation Function）：对卷积层输出的特征进行非线性变换。
• 池化层（Pooling Layer）：降低特征图的空间分辨率，减少计算量。
• 全连接层（Fully Connected Layer）：将特征图展平后进行分类。

CNN 的应用

CNN 在许多领域都有广泛的应用，例如：

• 图像识别：识别图像中的物体、场景等。
• 图像分类：将图像分类到不同的类别中。
• 目标检测：检测图像中的目标并定位其位置。

学习资源

想要更深入地了解 CNN，可以参考以下资源：

• 深度学习之 CNN 简介
• CNN 模型详解

CNN 模型结构图