卷积神经网络是一种特殊的人工神经网络，它主要用于图像识别和图像处理领域。CNN能够自动学习和提取图像中的特征，因此在计算机视觉任务中表现非常出色。

CNN 的主要组成部分

  • 卷积层（Convolutional Layer）：通过卷积操作提取图像的特征。
  • 激活函数（Activation Function）：引入非线性，使得神经网络能够学习复杂的模式。
  • 池化层（Pooling Layer）：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（Fully Connected Layer）：将提取的特征进行组合，并输出最终的分类结果。

CNN 在图像识别中的应用

  • 图像分类：例如，将图片分类为猫、狗、汽车等。
  • 目标检测：识别图像中的物体，并标注其位置。
  • 图像分割：将图像中的不同区域进行分割。

卷积神经网络结构图

扩展阅读

更多关于卷积神经网络的深入内容，您可以参考以下链接：