卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在图像识别、图像分类等领域表现卓越的深度学习模型。本文将简要介绍CNN的基本原理和结构。
CNN基本结构
CNN主要由以下几个部分组成：
- 卷积层（Convolutional Layer）：卷积层是CNN的核心部分，用于提取图像特征。
- 池化层（Pooling Layer）：池化层用于降低特征图的维度，减少计算量。
- 全连接层（Fully Connected Layer）：全连接层用于分类和回归任务。
- 激活函数（Activation Function）：激活函数用于引入非线性因素，使模型具有更强的表达能力。
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。以下是一些常见的应用场景：
- 图像分类：例如，将猫和狗进行分类。
- 物体检测：例如，在图像中检测出汽车、行人等物体。
- 图像分割：例如，将图像中的前景和背景进行分割。
相关教程
想要了解更多关于CNN的知识，可以参考以下教程：
图片展示
下面是一张CNN结构的示意图：