卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习中的一种重要模型，广泛应用于图像识别、物体检测等领域。本文将简要介绍CNN的基本原理。

CNN结构

CNN主要由以下几个部分组成：

  • 卷积层（Convolutional Layer）：通过卷积操作提取图像特征。
  • 池化层（Pooling Layer）：降低特征图的空间分辨率，减少计算量。
  • 全连接层（Fully Connected Layer）：将特征图转换为向量，进行分类或回归。

卷积操作

卷积操作是CNN的核心，它通过在图像上滑动一个卷积核（也称为滤波器）来提取特征。卷积核通常是一个小的矩阵，包含多个权重。

## 卷积核示例

卷积核可以提取图像中的边缘、角点、纹理等特征。

<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/convolution_kernel/" alt="卷积核示例"/></center>

池化操作

池化操作用于降低特征图的空间分辨率，减少计算量。常见的池化操作包括最大池化和平均池化。

## 最大池化示例

最大池化操作选取每个区域内的最大值作为输出。

<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/max_pooling/" alt="最大池化示例"/></center>

全连接层

全连接层将特征图转换为向量，进行分类或回归。在CNN中，全连接层通常位于网络的最后。

## 全连接层示例

全连接层将特征图转换为向量，进行分类或回归。

<center><img src="https://cloud-image.ullrai.com/q/fully_connected_layer/" alt="全连接层示例"/></center>

扩展阅读

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