卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种用于图像识别、分类和检测的深度学习模型。它通过卷积层提取图像特征，并在全连接层进行分类。

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。卷积层通常包括以下几个组成部分：

  • 卷积核：卷积核是一个小型的矩阵，用于提取图像中的局部特征。
  • 步长：步长决定了卷积核在图像上滑动的距离。
  • 填充：填充是指在图像边界添加像素，以保持输出的尺寸。

激活函数

激活函数为卷积层提供非线性，使得网络能够学习更复杂的特征。常见的激活函数有ReLU（Rectified Linear Unit）和Sigmoid。

全连接层

全连接层将卷积层提取的特征进行组合，并输出最终的分类结果。

应用场景

CNN在以下场景中有着广泛的应用：

  • 图像分类：如识别猫、狗等动物。
  • 目标检测：如识别图像中的物体并定位其位置。
  • 图像分割：将图像中的每个像素分类到不同的类别。

相关教程

想要了解更多关于卷积神经网络的知识，可以阅读我们网站上的以下教程：

Convolutional Neural Network Architecture