深度神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）是一种特别适用于图像识别、图像分类和图像处理的神经网络模型。CNN 通过其独特的卷积和池化操作，能够自动从图像中提取特征，并在各个层次上进行特征融合，从而实现对复杂图像的理解。

CNN 结构

CNN 的基本结构包括以下几个部分：

  • 卷积层（Convolutional Layer）：通过卷积操作提取图像的特征。
  • 池化层（Pooling Layer）：对卷积层输出的特征图进行降维处理，减少计算量和参数数量。
  • 激活层（Activation Layer）：引入非线性因素，使得神经网络能够学习更复杂的函数。
  • 全连接层（Fully Connected Layer）：将卷积层和池化层提取的特征进行融合，并进行最终的分类或回归。

CNN 应用

CNN 在图像处理领域有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：

  • 图像分类：如物体识别、场景分类等。
  • 目标检测：定位图像中的物体并分类。
  • 图像分割：将图像中的对象分割出来。
  • 人脸识别：识别和验证图像中的人脸。

深度学习资源

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CNN 网络结构图

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