欢迎来到本站的 CNN 深度学习教程页面！以下将为您详细介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称 CNN）的基本概念、架构以及应用。

基本概念

CNN 是一种特殊的人工神经网络，主要用于图像识别和图像处理。它能够自动学习和提取图像中的特征，并用于分类、检测等任务。

CNN 的工作原理

  1. 卷积层：通过卷积操作提取图像的特征。
  2. 激活层：引入非线性，增强模型的表达能力。
  3. 池化层：降低特征的空间分辨率，减少计算量。
  4. 全连接层：将特征映射到标签空间。

CNN 架构

以下是一个简单的 CNN 架构示例：

  1. 输入层：输入一张图片。
  2. 卷积层：使用多个卷积核提取图像特征。
  3. 激活层：引入非线性激活函数。
  4. 池化层：降低特征的空间分辨率。
  5. 全连接层：将特征映射到标签空间。
  6. 输出层：输出分类结果。

CNN 应用

CNN 在图像识别、目标检测、语义分割等领域有着广泛的应用。

  • 图像识别：如猫狗识别、物体分类等。
  • 目标检测：如行人检测、车辆检测等。
  • 语义分割：如图像分割、图像编辑等。

扩展阅读

想要深入了解 CNN 的朋友，可以参考以下资源：

Convolutional Neural Network