卷积神经网络（CNN）教程

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种深度学习模型，特别适用于图像识别、图像分类等任务。本教程将介绍CNN的基本概念、结构以及应用。

CNN结构

CNN主要由以下几个部分组成：

• 卷积层（Convolutional Layer）：通过卷积核（filter）提取图像特征。
• 激活函数（Activation Function）：对卷积层输出的特征进行非线性变换。
• 池化层（Pooling Layer）：降低特征图的尺寸，减少计算量。
• 全连接层（Fully Connected Layer）：将特征图映射到输出类别。

CNN应用

CNN在图像识别、图像分类等领域有着广泛的应用，例如：

• 图像分类：如ImageNet竞赛。
• 目标检测：如Faster R-CNN。
• 图像分割：如FCN。

实例：猫狗分类

以下是一个简单的猫狗分类示例，使用CNN进行图像识别。

# 代码示例

更多相关代码和示例，请访问猫狗分类示例.

总结

卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习模型，在图像识别、图像分类等领域有着广泛的应用。希望本教程能帮助您更好地了解CNN。

CNN结构图