CNN教程

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。本教程将简要介绍CNN的基本概念、结构和应用。

CNN基本概念

CNN是一种特殊的神经网络，它能够自动学习和提取图像中的特征。CNN的核心是卷积层，通过卷积操作提取图像的局部特征。

CNN结构

一个典型的CNN结构包括以下几个部分：

1. 输入层：输入图像。
2. 卷积层：通过卷积操作提取图像特征。
3. 池化层：降低特征图的空间维度，减少计算量。
4. 全连接层：将卷积层和池化层提取的特征进行融合，并输出最终结果。

CNN应用

CNN在图像识别、图像分类、目标检测等领域有着广泛的应用。以下是一些常见的CNN应用场景：

• 图像分类：将图像分为不同的类别，如猫、狗等。
• 目标检测：在图像中定位并识别多个目标。
• 图像分割：将图像分割成多个区域。

学习资源

想要更深入地了解CNN，以下是一些推荐的学习资源：

• 深度学习之CNN
• 卷积神经网络原理详解

图片示例

卷积层在提取图像特征。

希望这个教程能帮助你更好地理解CNN。