卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）

卷积神经网络（CNN）是一种特殊的深度学习模型，它主要应用于图像识别和图像处理领域。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等结构，能够自动从数据中学习到有用的特征，从而实现图像分类、目标检测等任务。

CNN结构

卷积层是CNN的核心部分，它通过卷积操作提取图像的特征。卷积层包含多个卷积核（也称为过滤器），每个卷积核都能够提取图像中的一部分特征。

池化层用于降低特征图的维度，减少计算量，同时保留重要信息。常见的池化操作有最大池化和平均池化。

全连接层连接卷积层和池化层提取的特征，并将其映射到输出类别。

CNN在图像识别、目标检测、图像分割等领域有着广泛的应用。以下是一些常见的应用场景：

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