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。它通过模仿人类视觉系统的工作原理，能够自动从图像中提取特征。
CNN 的工作原理
- 卷积层：卷积层是CNN的核心部分，它通过卷积操作提取图像的特征。
- 激活函数：激活函数为每个卷积层的输出添加非线性，使模型能够学习复杂的特征。
- 池化层：池化层用于减少特征图的尺寸，降低计算复杂度，并提高模型的鲁棒性。
- 全连接层：全连接层将卷积层和池化层提取的特征进行线性组合，并输出最终的分类结果。
CNN 的应用
CNN在图像识别、图像分类、目标检测、图像分割等领域有着广泛的应用。
图像识别
CNN可以用于识别图像中的物体，例如识别图片中的猫、狗等。
图像分类
CNN可以用于对图像进行分类，例如将图片分类为猫、狗、车等类别。
目标检测
CNN可以用于检测图像中的目标，并给出目标的边界框。
图像分割
CNN可以用于将图像分割成不同的区域，例如将图像分割为前景和背景。
扩展阅读
更多关于CNN的内容，您可以阅读《深度学习中的卷积神经网络》。
CNN架构图