卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习模型，特别适用于图像识别和图像处理任务。以下是一些关于CNN的基础知识和应用。
CNN 简介
CNN 是一种前馈神经网络，其结构模仿了人类视觉系统的层次结构。它通过使用卷积层、池化层和全连接层来提取图像特征。
CNN 架构
- 卷积层：用于提取图像特征。
- 池化层：降低特征的空间维度，减少计算量。
- 全连接层：用于分类和回归任务。
CNN 应用
- 图像识别：例如，识别图片中的物体、动物等。
- 图像分类：例如，将图片分类为猫或狗。
- 目标检测：例如，检测图片中的多个物体。
相关资源
更多关于深度学习和CNN的资料，您可以参考以下链接：
CNN 架构图解
总结
CNN 是深度学习领域的重要工具，其在图像识别和图像处理任务中的应用越来越广泛。通过学习CNN，您可以更好地理解和应用深度学习技术。
如果您对CNN有任何疑问，欢迎在社区中提出讨论。🤔