卷积神经网络（CNN）是深度学习中一种非常流行的神经网络结构，尤其在图像识别、图像分类等领域表现优异。本文将为您介绍CNN的基础知识。
卷积神经网络简介
卷积神经网络是一种前馈神经网络，其结构主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层用于提取图像特征，池化层用于降低特征维度，全连接层用于分类。
卷积层
卷积层是CNN的核心部分，其主要功能是从输入图像中提取特征。卷积层通过卷积核（也称为滤波器）在输入图像上进行滑动，并对滑动过的区域进行加权求和，从而得到特征图。
池化层
池化层的作用是降低特征图的维度，减少计算量，同时保持特征的主要信息。常见的池化方式有最大池化和平均池化。
全连接层
全连接层是一种线性层，其作用是将输入数据映射到输出数据。在CNN中，全连接层通常用于将特征图映射到最终的分类结果。
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。以下是一些常见的CNN应用场景：
- 图像分类：例如，将图片分类为猫、狗、汽车等。
- 目标检测：例如，在图片中检测并定位出人、车辆等目标。
- 图像分割：例如，将图片分割成前景和背景。
扩展阅读
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图片展示
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