卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种在图像识别、图像分类等领域表现卓越的神经网络。以下是CNN的一些基本原理：
卷积层（Convolutional Layer）：卷积层是CNN的核心，它通过卷积操作提取图像特征。卷积操作类似于滑动窗口，在每个位置上提取局部特征。
激活函数（Activation Function）：激活函数为卷积层输出添加非线性，使得网络能够学习到更复杂的特征。
池化层（Pooling Layer）：池化层用于降低特征图的空间维度，减少计算量，并引入空间不变性。
全连接层（Fully Connected Layer）：全连接层将特征图的所有像素连接起来，进行分类或回归。
CNN 应用
CNN在以下领域有着广泛的应用：
- 图像识别：例如，识别猫、狗等动物，或者识别手写数字。
- 图像分类：例如，将图像分类为猫、狗、飞机等类别。
- 目标检测：例如，检测图像中的行人、车辆等目标。
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