卷积神经网络架构指南

卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别、物体检测和许多其他视觉任务的强大工具。本文将介绍CNN的基本架构和组成部分。

CNN架构组成部分

1. 卷积层（Convolutional Layers）

   • 卷积核（Kernels）：用于提取图像特征。
   • 激活函数（Activation Functions）：如ReLU，用于引入非线性。
   • 池化层（Pooling Layers）：如最大池化，用于降低特征图的空间维度。

2. 全连接层（Fully Connected Layers）

   • 将卷积层提取的特征映射到输出类别。

3. 归一化层（Normalization Layers）

   • 如批量归一化，用于加速训练并提高性能。

CNN架构示例

以下是一个简单的CNN架构示例：

• 输入层：接收原始图像。
• 卷积层1：使用32个3x3卷积核提取特征。
• ReLU激活函数。
• 最大池化层：2x2窗口。
• 卷积层2：使用64个3x3卷积核提取更复杂的特征。
• ReLU激活函数。
• 最大池化层：2x2窗口。
• 全连接层：输出类别预测。
• softmax激活函数。

CNN架构示例

扩展阅读

如果您想了解更多关于CNN的信息，请访问以下链接：

• 深度学习教程

希望这篇文章能帮助您更好地理解CNN架构！🤖📚