卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别、图像分类等任务的重要模型。本教程将带您入门CNN的基本概念和实现。

CNN基础

CNN的核心思想是使用卷积层提取图像特征，并通过池化层降低特征的空间维度。

卷积层

卷积层通过卷积操作提取图像的特征。以下是一个简单的卷积层示例：

  • 输入：一张图像
  • 卷积核：一组权重
  • 输出：特征图

池化层

池化层用于降低特征图的空间维度，减少计算量。常见的池化方法有最大池化和平均池化。

CNN应用

CNN在图像识别、图像分类等领域有着广泛的应用。以下是一些常见的应用场景：

  • 图像分类：将图像分类为不同的类别，如猫、狗等。
  • 目标检测：检测图像中的目标并定位其位置。
  • 图像分割：将图像分割成不同的区域。

扩展阅读

想要了解更多关于CNN的信息，可以阅读以下文章：

CNN架构图