卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，常用于图像识别、图像分类等任务。CNN 能够自动从原始图像中提取特征，并通过多层神经网络进行分类。

CNN 架构基本组成部分

  1. 卷积层（Convolutional Layer）：卷积层是 CNN 的核心部分，通过卷积操作提取图像特征。
  2. 池化层（Pooling Layer）：池化层用于降低特征图的空间分辨率，减少计算量，并提高模型的鲁棒性。
  3. 全连接层（Fully Connected Layer）：全连接层将卷积层和池化层提取的特征进行整合，并通过全连接神经网络进行分类。

CNN 架构示例

以下是一个简单的 CNN 架构示例：

  • 输入层：接收原始图像
  • 卷积层1：使用 32 个 3x3 的卷积核提取特征
  • 激活函数：ReLU 激活函数
  • 池化层1：使用 2x2 的最大池化
  • 卷积层2：使用 64 个 3x3 的卷积核提取特征
  • 激活函数：ReLU 激活函数
  • 池化层2：使用 2x2 的最大池化
  • 全连接层：将特征进行整合，输出分类结果

扩展阅读

更多关于 CNN 架构的介绍，可以参考以下链接：

Convolutional Neural Network