卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别、图像处理等任务的重要模型。以下是一些基础教程，帮助您入门 CNN。

基础概念

  • 卷积层（Convolutional Layer）：卷积层是 CNN 的核心，用于提取图像特征。
  • 池化层（Pooling Layer）：池化层用于降低特征图的空间分辨率，减少计算量。
  • 全连接层（Fully Connected Layer）：全连接层用于将特征图转换为类别标签。

教程列表

  1. 卷积神经网络基础
  2. 深度学习框架 TensorFlow 中的 CNN
  3. PyTorch 中的 CNN 应用

图片示例

中心对齐的猫图片：

Cat

通过以上教程，您可以更好地了解 CNN 的原理和应用。希望这些内容能帮助您在深度学习领域取得更好的成果！