卷积神经网络是一种深度学习模型，主要用于图像识别和图像处理领域。它能够自动从输入数据中学习到特征，并用于分类、检测等任务。

CNNs 的工作原理

  1. 卷积层：通过卷积操作提取图像特征。
  2. 激活函数：增加非线性，使网络能够学习更复杂的模式。
  3. 池化层：降低特征图的分辨率，减少计算量。
  4. 全连接层：将特征映射到分类或回归任务。

CNNs 的应用

  • 图像识别
  • 目标检测
  • 语义分割
  • 视频分析

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Convolutional Neural Network

深入了解

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注意：在实际部署的 HTTP 服务器中，图片链接需要替换为有效的图片服务器的 URL。