卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，特别适用于图像识别和图像处理。它能够自动从原始图像中提取特征，是计算机视觉领域的重要模型。

卷积神经网络简介

卷积神经网络由多个卷积层、池化层和全连接层组成。以下是CNN的基本组成部分：

  • 卷积层（Convolutional Layer）：通过卷积操作提取图像特征。
  • 池化层（Pooling Layer）：降低特征图的空间维度，减少计算量。
  • 全连接层（Fully Connected Layer）：将提取的特征进行组合，输出最终结果。

卷积神经网络的优势

  • 局部感知性：CNN能够自动学习图像的局部特征，如边缘、角点等。
  • 平移不变性：CNN对图像的平移具有一定的鲁棒性。
  • 层次化特征表示：CNN能够学习从简单到复杂的层次化特征表示。

图像示例

猫

扩展阅读

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