CNN（卷积神经网络）是一种深度学习模型，常用于图像识别、图像分类等领域。CNN 通过学习图像中的特征，从而实现对图像的识别和分类。
CNN 的工作原理
CNN 主要由以下几个部分组成：
- 卷积层（Convolutional Layer）：通过卷积操作提取图像特征。
- 池化层（Pooling Layer）：降低特征图的空间分辨率，减少计算量。
- 全连接层（Fully Connected Layer）：将特征图转换为向量，进行分类。
CNN 的应用
CNN 在许多领域都有广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 图像识别：例如，识别图片中的物体、场景等。
- 图像分类：例如，将图片分类为猫、狗等。
- 目标检测：例如，检测图片中的物体位置和类别。
- 人脸识别：例如，识别图片中的人脸。
扩展阅读
想要了解更多关于 CNN 的知识，可以阅读以下文章：
CNN 示例图片