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结构，广泛应用于图像识别、视频分析、自然语言处理等领域。CNN能够自动从原始数据中提取特征，并在各个层次上对特征进行抽象，从而实现复杂的模式识别。
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。
- 激活函数（Activation Function）：对卷积层输出的特征进行非线性变换。
- 池化层（Pooling Layer）：降低特征图的空间分辨率，减少计算量。
- 全连接层（Fully Connected Layer）：将低层特征图进行线性组合，输出最终结果。
CNN的应用
CNN在图像识别领域的应用非常广泛，以下是一些常见的应用场景：
- 图像分类：对输入图像进行分类，如识别猫、狗等。
- 目标检测：在图像中检测并定位多个目标。
- 图像分割：将图像分割成不同的区域，如分割出道路、车辆等。
- 人脸识别：识别图像中的人脸。
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卷积神经网络结构图