卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种在图像识别、图像分类等领域表现优异的深度学习模型。它通过模拟人类视觉神经元的处理方式，能够自动从原始图像中提取特征，并进行分类。

CNN基本结构

CNN主要由以下几个部分组成：

  • 卷积层（Convolutional Layer）：通过卷积核提取图像特征。
  • 激活函数（Activation Function）：对卷积层输出的特征进行非线性变换。
  • 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）：将池化层输出的特征进行线性组合，得到最终的分类结果。

CNN应用

CNN在图像识别、图像分类、目标检测等领域有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：

  • 图像分类：例如，将图片分类为猫、狗、汽车等。
  • 目标检测：例如，在图片中检测出人脸、车辆等目标。
  • 图像分割：将图像分割成不同的区域，例如，将图片分割成前景和背景。

学习资源

想要更深入地了解CNN，以下是一些学习资源：

CNN结构图