卷积神经网络（CNN）是一种用于图像识别和处理的深度学习模型。它模仿了人类视觉系统的处理方式，通过卷积层和池化层对图像进行特征提取和降维。

CNN 的基本结构

CNN 的基本结构包括以下几个部分：

  • 输入层：接收输入图像。
  • 卷积层：通过卷积核提取图像特征。
  • 池化层：降低特征图的空间分辨率。
  • 全连接层：将特征图映射到输出类别。

CNN 的优势

  • 局部感知：CNN 只关注图像的局部区域，能够更好地提取局部特征。
  • 平移不变性：CNN 能够识别图像中的对象，即使它们在不同位置或角度。
  • 参数共享：CNN 在整个网络中共享卷积核，减少了参数数量。

CNN 的应用

CNN 在许多领域都有广泛的应用，例如：

  • 图像识别：识别图像中的对象和场景。
  • 目标检测：检测图像中的目标并定位其位置。
  • 图像分割：将图像分割成不同的区域。
  • 视频分析：分析视频中的动作和事件。

学习资源

想要更深入地了解卷积神经网络，可以参考以下资源：

[center]CNN 结构

[center]CNN 优势