CNN 是一种强大的神经网络模型，常用于图像识别和自然语言处理。本文将为您解释 CNN 的工作原理及其应用。
CNN 工作原理
- 卷积层 (Convolutional Layers): 通过卷积核提取图像特征。
- 激活函数 (Activation Functions): 常用 ReLU 函数，引入非线性。
- 池化层 (Pooling Layers): 降低特征图尺寸，减少计算量。
- 全连接层 (Fully Connected Layers): 将特征图映射到输出类别。
CNN 应用
- 图像识别: 识别图像中的物体、场景等。
- 目标检测: 定位图像中的物体并标注其位置。
- 图像分割: 将图像划分为不同的区域。
CNN 网络结构图
扩展阅读
请注意，以上内容仅用于示例，实际应用中需要根据具体需求进行调整。