CNN 教程

卷积神经网络（CNN）是深度学习中一个强大的工具，常用于图像识别、图像分类等任务。以下是一些基础概念和步骤。

基础概念

• 卷积层：用于提取图像特征。
• 池化层：用于降低特征图的尺寸，减少计算量。
• 全连接层：用于分类或回归任务。

步骤

1. 输入层：接收原始图像数据。
2. 卷积层：应用卷积操作提取特征。
3. 激活函数：如ReLU，增加非线性。
4. 池化层：降低特征图尺寸。
5. 全连接层：进行分类。
6. 输出层：输出最终结果。

实践资源

更多关于CNN的实践和理论，可以参考本站的 深度学习教程。

相关图片

• 卷积层：
• 激活函数：
• 全连接层：