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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