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
更多关于CNN的内容,请访问深度学习课程。