CNN 教程

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种特殊的神经网络，在图像识别、图像分类等领域有着广泛的应用。本文将为您介绍CNN的基本概念、原理以及应用。

什么是CNN？

CNN是一种模仿人脑视觉感知机制的深度学习模型。它通过模拟人眼对图像的感知过程，提取图像中的特征，从而实现对图像的分类、识别等功能。

CNN的基本结构

CNN的基本结构通常包含以下几个部分：

1. 输入层：接收输入图像。
2. 卷积层：通过卷积核提取图像特征。
3. 激活层：对卷积层输出的特征进行非线性变换。
4. 池化层：降低特征图的尺寸，减少计算量。
5. 全连接层：将所有特征进行融合，输出最终的分类结果。

CNN的应用

CNN在以下领域有着广泛的应用：

• 图像分类
• 目标检测
• 图像分割
• 生成对抗网络（GAN）

扩展阅读

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CNN结构图