卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是深度学习中一种非常重要的神经网络模型，主要用于图像识别、图像分类等任务。CNN通过学习图像中的局部特征，从而实现对图像内容的理解和分类。
CNN 特点
- 局部感知：CNN 只关注图像的局部区域，通过卷积操作提取特征。
- 权重共享：卷积核在图像的不同位置共享，减少了模型参数。
- 平移不变性：CNN 对图像的平移具有鲁棒性。
CNN 结构
CNN 的基本结构包括以下几个部分：
- 输入层：输入图像数据。
- 卷积层：通过卷积核提取图像特征。
- 激活函数层：对卷积层的结果进行非线性变换。
- 池化层：降低特征图的空间分辨率，减少计算量。
- 全连接层：将特征图的所有像素连接起来，进行分类。
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，例如：
- 图像分类：如ImageNet图像分类竞赛。
- 目标检测：如Faster R-CNN、YOLO等模型。
- 语义分割：对图像中的每个像素进行分类。
扩展阅读
更多关于CNN的内容，您可以访问深度学习教程。
Convolutional Neural Network