卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种在图像识别、物体检测和自然语言处理等领域广泛应用的深度学习模型。本文将介绍CNN的基本原理和应用。
基本概念
CNN通过卷积层、池化层和全连接层等结构来提取图像特征，并进行分类或回归任务。
- 卷积层：通过卷积核提取图像局部特征。
- 池化层：降低特征图的空间维度，减少计算量。
- 全连接层：将卷积层和池化层提取的特征进行线性组合，用于分类或回归。
应用场景
CNN在以下场景中有着广泛的应用：
- 图像识别：如人脸识别、物体识别等。
- 目标检测：如自动驾驶中的车道线检测、行人检测等。
- 自然语言处理：如文本分类、情感分析等。
示例代码
以下是一个简单的CNN模型示例：
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)))
model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
扩展阅读
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