卷积神经网络（CNN）是深度学习中一种非常流行的神经网络结构，特别适用于图像识别、图像分类等任务。本教程将为您介绍 CNN 的基本概念、结构和应用。
CNN 基本概念
CNN 的核心思想是通过卷积层提取图像的特征，然后通过全连接层进行分类。
- 卷积层：通过卷积核对图像进行局部感知，提取图像特征。
- 池化层：降低特征图的空间维度，减少计算量。
- 全连接层：将特征图展平后，通过全连接层进行分类。
CNN 结构
CNN 的基本结构如下：
- 输入层：输入原始图像。
- 卷积层：提取图像特征。
- 激活函数层：对卷积层的结果进行非线性变换。
- 池化层：降低特征图的空间维度。
- 全连接层：将特征图展平后，进行分类。
CNN 应用
CNN 在图像识别、图像分类等领域有着广泛的应用，以下是一些典型的应用场景：
- 图像分类：如识别猫狗、植物等。
- 目标检测：如检测图像中的行人、车辆等。
- 图像分割：将图像分割成不同的区域。
CNN 结构图
扩展阅读
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希望这份教程能够帮助您更好地理解 CNN。🌟