卷积神经网络（CNN）是一种深度学习技术，主要用于图像识别、图像分类等任务。CNN 通过学习图像的局部特征，并将其组合成更高级别的抽象表示，从而实现对图像的识别。

CNN 的工作原理

CNN 的工作原理主要基于以下几个关键组成部分：

  • 卷积层（Convolutional Layer）：通过卷积核对输入图像进行卷积操作，提取图像的局部特征。
  • 池化层（Pooling Layer）：对卷积层输出的特征图进行下采样，降低特征图的分辨率，减少计算量。
  • 全连接层（Fully Connected Layer）：将池化层输出的特征图展平，并连接到全连接层，进行分类或回归。

CNN 的应用

CNN 在许多领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：

  • 图像识别：识别图像中的物体、场景等。
  • 图像分类：将图像分类到不同的类别。
  • 目标检测：检测图像中的物体位置和类别。
  • 图像分割：将图像分割成不同的区域。

扩展阅读

Convolutional Neural Network