深度学习中的卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习中用于图像识别、图像分类等任务的重要模型。本文将介绍CNN的基本原理和应用。

CNN的基本结构

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）：降低特征图的尺寸，减少计算量。
• 全连接层（Fully Connected Layer）：将提取的特征进行线性组合，进行分类。

CNN的应用

CNN在图像识别、图像分类等领域有着广泛的应用，例如：

• 图像分类：例如，识别图片中的动物、植物等。
• 目标检测：例如，检测图像中的车辆、行人等。
• 图像分割：将图像中的每个像素分类到不同的类别。

扩展阅读

想要了解更多关于CNN的知识，可以阅读以下文章：

• 深度学习中的卷积神经网络（CNN）
• CNN在图像识别中的应用

相关图片

卷积神经网络结构图

CNN应用场景