卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别、图像分类和目标检测等任务的重要模型。以下是一些关于CNN的教程资源。
基础概念
- 卷积层：卷积层是CNN的核心部分，用于提取图像特征。
- 池化层：池化层用于降低特征图的维度，减少计算量。
- 全连接层：全连接层用于将卷积层和池化层提取的特征进行分类。
教程资源
- 深度学习卷积神经网络教程
- 这是一个详细的卷积神经网络教程，涵盖了从基础概念到实际应用的各个方面。
实践案例
- 图像分类：使用CNN对图像进行分类，如识别猫狗。
- 目标检测：检测图像中的特定目标，如人脸检测。
相关图片
总结
CNN在图像处理领域有着广泛的应用，通过学习这些教程，你可以更好地理解并应用CNN。