卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种经典的深度学习模型，常用于图像识别、图像分类等任务。下面将简要介绍CNN的基本概念和原理。

CNN结构

CNN主要由以下几个部分组成：

  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. 激活函数（Activation Function）：激活函数用于引入非线性，使得模型能够学习更复杂的特征。
  3. 池化层（Pooling Layer）：池化层用于降低特征图的空间维度，减少计算量。
  4. 全连接层（Fully Connected Layer）：全连接层用于将特征图转换成输出结果。

CNN原理

CNN的原理基于卷积操作，通过一系列卷积层和池化层，提取图像的特征。以下是CNN的基本步骤：

  1. 输入图像：将图像输入到卷积层。
  2. 卷积操作：卷积层通过卷积核提取图像特征。
  3. 激活函数：对卷积结果应用激活函数，引入非线性。
  4. 池化操作：对激活后的特征图进行池化，降低空间维度。
  5. 重复以上步骤：重复卷积、激活和池化操作，提取更高级的特征。
  6. 全连接层：将所有特征图连接起来，进行分类或回归等任务。

图片示例

以下是一张CNN卷积层的图片示例：

CNN Layer

扩展阅读

如果您想了解更多关于CNN的信息，可以参考以下链接：