CNN 深度学习教程

卷积神经网络（CNN）是深度学习中非常流行的模型，特别适用于图像识别、图像分类等任务。本文将为您介绍 CNN 的基本概念、原理以及应用。

CNN 基本概念

CNN 是一种特殊的神经网络，它通过卷积层、池化层和全连接层等结构来提取图像特征。

卷积层

卷积层是 CNN 的核心部分，它通过卷积操作提取图像特征。

池化层

池化层用于降低特征图的维度，减少计算量，同时保持重要特征。

全连接层

全连接层将卷积层和池化层提取的特征进行组合，并输出最终的分类结果。

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。

图像识别

CNN 可以用于识别图像中的物体，例如识别图片中的猫、狗等。

图像分类

CNN 可以将图像分类到不同的类别，例如将图片分类为动物、植物等。

目标检测

CNN 可以检测图像中的目标，并给出目标的坐标。

扩展阅读

如果您想了解更多关于 CNN 的内容，可以阅读以下文章：

• 深度学习之卷积神经网络
• CNN 在图像识别中的应用

CNN 图像识别示例