卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别、图像处理等任务的重要模型。以下是一些关于CNN的基础知识和应用案例。
CNN基础
CNN通过卷积层、池化层和全连接层等结构来提取图像特征，并最终进行分类或回归。
卷积层
卷积层是CNN的核心部分，它通过卷积操作提取图像特征。
- 卷积核：卷积层使用可学习的卷积核来提取图像特征。
- 步长：步长决定了卷积核在图像上移动的步伐。
- 填充：填充是指在卷积核周围添加的像素，以保持图像尺寸。
池化层
池化层用于降低特征图的尺寸，减少计算量，并提高模型的鲁棒性。
- 最大池化：取每个池化窗口内的最大值。
- 平均池化：取每个池化窗口内的平均值。
全连接层
全连接层将卷积层和池化层提取的特征映射到输出类别。
CNN应用案例
CNN在图像识别、图像分类、目标检测等领域有着广泛的应用。
- 图像识别：使用CNN可以对图像进行分类，如识别猫、狗等。
- 图像分类：CNN可以用于对图像进行多分类，如将图像分为动物、植物、风景等类别。
- 目标检测：CNN可以用于检测图像中的目标，并定位其位置。
扩展阅读
更多关于CNN的内容，可以参考以下教程：