CNN 图像识别教程
本文将为您介绍如何使用卷积神经网络（CNN）进行图像识别。CNN 是深度学习中一种非常流行的神经网络结构，常用于图像识别、图像分类等任务。
基础概念
- 卷积层（Convolutional Layer）：卷积层是 CNN 的核心，通过卷积操作提取图像特征。
- 激活函数（Activation Function）：激活函数为神经网络提供非线性，常用的有 ReLU、Sigmoid、Tanh 等。
- 池化层（Pooling Layer）：池化层用于降低特征图的空间分辨率，减少参数数量，提高计算效率。
实践案例
以下是一个简单的 CNN 图像识别案例：
- 数据准备：收集并预处理图像数据，如归一化、裁剪等。
- 模型构建：使用深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch）构建 CNN 模型。
- 训练模型：使用训练数据对模型进行训练。
- 评估模型：使用测试数据评估模型性能。
拓展阅读
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Convolutional Neural Network
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