卷积神经网络（CNN）是深度学习中一种非常流行的模型，尤其在图像识别和计算机视觉领域有着广泛的应用。本教程将深入浅出地介绍 CNN 的基本概念、结构和训练方法。
基本概念
CNN 是一种特殊的神经网络，它能够自动从原始图像数据中提取特征。与传统神经网络相比，CNN 具有以下特点：
- 局部感知：CNN 通过卷积层提取图像的局部特征。
- 权重共享：CNN 在整个图像中共享权重，减少了参数数量。
- 平移不变性：CNN 能够识别图像中的对象，即使它们的位置发生了变化。
结构
CNN 的基本结构包括以下几个部分：
- 输入层：接收原始图像数据。
- 卷积层：提取图像的局部特征。
- 池化层：降低特征图的空间分辨率，减少计算量。
- 全连接层：将提取的特征进行组合，输出最终结果。
训练方法
CNN 的训练通常采用反向传播算法。具体步骤如下：
- 前向传播：将输入数据通过网络，计算输出结果。
- 计算损失：计算预测结果与真实结果之间的差异。
- 反向传播：根据损失函数，更新网络中的权重。
- 迭代优化：重复以上步骤，直到网络收敛。
扩展阅读
想要更深入地了解 CNN，可以阅读以下文章：
CNN 网络结构图