卷积神经网络（CNN）是深度学习中一种重要的神经网络模型，特别适用于图像识别、图像分类等任务。本教程将介绍 CNN 的基本概念和原理。

CNN 基本概念

CNN 由卷积层、池化层和全连接层组成。

  • 卷积层：卷积层是 CNN 的核心部分，用于提取图像的特征。
  • 池化层：池化层用于降低特征图的空间维度，减少计算量。
  • 全连接层：全连接层用于将提取的特征进行分类。

CNN 工作原理

  1. 输入层：输入层接收原始图像数据。
  2. 卷积层：卷积层通过卷积操作提取图像特征。
  3. 激活函数：激活函数用于引入非线性因素，使网络具有学习能力。
  4. 池化层：池化层降低特征图的空间维度。
  5. 全连接层：全连接层将提取的特征进行分类。

CNN 应用

CNN 在图像识别、图像分类、目标检测等领域有广泛的应用。

  • 图像识别：将图像分类为不同的类别。
  • 图像分类：将图像分类为预定义的类别。
  • 目标检测：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，您可以参考以下教程：

CNN 示意图