卷积神经网络(CNN)是一种在图像识别、物体检测等领域表现卓越的神经网络架构。以下是一些CNN的常见示例:

  • 图像分类:通过CNN可以对图像进行分类,例如识别图片中的动物、植物等。
  • 目标检测:CNN可以识别图像中的特定目标,并标注其位置。
  • 图像分割:CNN可以将图像分割成不同的部分,例如将图像分割成前景和背景。

以下是一个CNN的简单示例:

  • 输入层:接收图像数据。
  • 卷积层:提取图像特征。
  • 激活层:增加网络的非线性。
  • 池化层:降低特征图的空间维度。
  • 全连接层:将特征图映射到类别。

CNN架构图

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