CNN 教程

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习中一种重要的神经网络结构，常用于图像识别、图像分类等任务。以下是一些关于CNN的基础知识和常用技巧。

CNN 基础

1. 卷积层（Convolutional Layer）：卷积层是CNN的核心部分，用于提取图像特征。
2. 池化层（Pooling Layer）：池化层用于降低特征图的维度，减少计算量。
3. 全连接层（Fully Connected Layer）：全连接层用于将特征进行组合，输出最终的分类结果。

CNN 应用

CNN在图像识别、图像分类、目标检测等领域有着广泛的应用。以下是一些典型的应用场景：

• 图像识别：例如，识别猫狗、识别手写数字等。
• 图像分类：例如，将图像分类为猫、狗、鸟等类别。
• 目标检测：例如，在图像中检测出人、车辆等目标。

学习资源

如果您想学习更多关于CNN的知识，以下是一些推荐的学习资源：

• 深度学习教程
• CNN原理与实现

图片示例

以下是一些CNN在图像识别任务中的应用示例：