CNN 深度学习教程

卷积神经网络（CNN）是深度学习中的一种重要模型，常用于图像识别、图像分类等任务。以下是一些关于 CNN 的基本概念和教程。

基本概念

• 卷积层（Convolutional Layer）：卷积层是 CNN 的核心部分，用于提取图像特征。
• 池化层（Pooling Layer）：池化层用于降低特征图的空间分辨率，减少计算量。
• 全连接层（Fully Connected Layer）：全连接层用于将提取的特征进行分类。

教程资源

• CNN 教程 - 机器之心
• 深度学习之 CNN（卷积神经网络）

图片示例

卷积层示意图：

池化层示意图：

扩展阅读

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