深度学习中的卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度学习领域中非常流行的一种模型，广泛应用于图像识别、图像分类等领域。以下是关于CNN的一些基础知识和应用案例。

CNN的基本结构

CNN主要由以下几个部分组成：

1. 卷积层（Convolutional Layer）：通过卷积操作提取图像的特征。
2. 池化层（Pooling Layer）：对卷积层输出的特征进行降维，减少计算量。
3. 全连接层（Fully Connected Layer）：将池化层输出的特征映射到具体的类别。

CNN的应用案例

1. 图像分类：例如，使用CNN对猫狗进行分类。
2. 目标检测：例如，使用SSD（Single Shot MultiBox Detector）进行目标检测。
3. 图像分割：例如，使用U-Net进行医学图像分割。

扩展阅读

如果您想了解更多关于CNN的知识，可以阅读以下文章：

• 深度学习之卷积神经网络（CNN）
• CNN在图像分类中的应用

Convolutional Neural Network