卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习中一种重要的神经网络模型，尤其在图像识别、图像分类等领域有着广泛的应用。本文将简要介绍CNN的基本概念、结构和应用。
CNN基本概念
CNN是一种前馈神经网络，它通过卷积层、池化层和全连接层等结构来提取图像特征并进行分类。
卷积层
卷积层是CNN的核心部分，它通过卷积操作提取图像的特征。卷积层通常包含多个卷积核，每个卷积核负责提取图像中的一部分特征。
池化层
池化层用于降低特征图的维度，减少计算量，并提高模型的鲁棒性。常见的池化操作有最大池化和平均池化。
全连接层
全连接层将卷积层和池化层提取的特征进行整合，并通过全连接层进行分类。
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：
- 图像分类：例如，将图片分类为猫、狗等。
- 目标检测：例如，在图片中检测出人脸、车辆等目标。
- 图像分割：例如，将图片中的前景和背景进行分割。
扩展阅读
想要更深入地了解CNN，可以参考以下资源：
CNN结构图