卷积神经网络（CNN）是一种特殊的神经网络，在图像识别、图像分类等领域有着广泛的应用。本教程将带你了解CNN的基本原理和应用。
CNN基本概念
- 卷积层：卷积层是CNN的核心部分，通过卷积操作提取图像的特征。
- 池化层：池化层用于降低特征图的维度，减少计算量，并提高模型的鲁棒性。
- 全连接层：全连接层用于将卷积层和池化层提取的特征进行组合，并输出最终的分类结果。
CNN应用
CNN在以下领域有着广泛的应用：
- 图像识别：例如，识别图片中的物体、场景等。
- 图像分类：例如，将图片分类为猫、狗等。
- 目标检测：例如，在图片中检测出特定物体并定位其位置。
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图片展示
以下是一些CNN在图像识别领域的应用示例：