卷积神经网络（CNN）是深度学习中非常流行的一种模型，尤其在图像识别、视频分析等领域有着广泛的应用。本教程将带你一步步了解 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操作提取图像特征，并通过池化操作降低特征的空间维度。以下是一些关键概念：
- 卷积层（Convolutional Layer）：通过卷积核提取图像局部特征。
- 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）：将特征图转换为高维向量，用于分类或回归。
CNN 结构
一个典型的 CNN 结构包括以下几个部分：
- 输入层：接收原始图像数据。
- 卷积层：提取图像特征。
- 池化层：降低特征图的空间维度。
- 全连接层：将特征转换为高维向量。
- 输出层：进行分类或回归。
CNN 应用
CNN 在以下领域有着广泛的应用：
- 图像识别：例如，识别猫、狗等动物。
- 目标检测：例如，识别图像中的车辆、行人等。
- 视频分析：例如，检测视频中的人体动作。
扩展阅读
想要深入了解 CNN，可以参考以下资源：