在这个教程中，我们将探讨卷积神经网络（CNN）的基本概念和示例。CNN 是深度学习中用于图像识别和处理的强大工具。以下是一些常用的 CNN 示例。

常见 CNN 架构

  1. LeNet-5：这是最早的 CNN 架构之一，常用于手写数字识别。
  2. AlexNet：它在 ImageNet 竞赛中取得了突破性的成果，引入了ReLU激活函数和dropout技术。
  3. VGGNet：以网络层的深度而闻名，适用于各种图像识别任务。
  4. ResNet：通过引入残差学习，解决了深层网络训练中的梯度消失问题。

CNN 示例应用

  • 图像分类：例如，识别猫和狗。
  • 目标检测：例如，在图像中检测和定位特定对象。
  • 图像分割：例如，将图像中的不同部分分割开来。

示例代码

以下是一个简单的CNN模型示例：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense

model = Sequential([
    Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),
    MaxPooling2D((2, 2)),
    Flatten(),
    Dense(128, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

扩展阅读

想要了解更多关于CNN的信息？请访问我们的深度学习教程。

CNN 应用案例

  • 医疗影像分析：使用CNN进行病变检测。
  • 自动驾驶：利用CNN进行道路和交通标志识别。

Convolutional Neural Network