深度学习卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是深度学习领域中的一种重要模型，常用于图像识别、图像分类等任务。以下是一些关于CNN的基本概念和介绍。

CNN基本概念

  1. 卷积层（Convolutional Layer）：这是CNN的核心部分，用于提取图像特征。
  2. 池化层（Pooling Layer）：用于降低特征图的空间分辨率，减少计算量。
  3. 全连接层（Fully Connected Layer）：将卷积层和池化层提取的特征进行组合，用于分类或回归。

CNN应用

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

  • 图像识别：如人脸识别、物体识别等。
  • 图像分类：如将图片分类为猫、狗等。
  • 目标检测：如检测图像中的行人、车辆等。

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CNN架构图