卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别、图像分类等任务的重要模型。本教程将带你一步步了解 CNN 的基本原理和应用。
CNN 简介
CNN 是一种特殊的神经网络，它能够自动从原始图像中提取特征，并进行分类。CNN 的主要特点是：
- 局部感知：CNN 只关注图像的局部区域，而不是整个图像。
- 权重共享：CNN 在整个图像中共享权重，这有助于减少模型参数数量。
- 卷积层：卷积层是 CNN 的核心，它通过卷积操作提取图像特征。
CNN 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：提取图像特征。
- 池化层：降低特征图的空间分辨率。
- 全连接层：将特征图转换为类别标签。
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：
- 图像识别：例如，将图像分类为猫、狗等类别。
- 图像分类：例如，将图像分类为交通工具、动物、植物等类别。
- 目标检测：例如，检测图像中的行人、车辆等目标。
扩展阅读
想要更深入地了解 CNN，可以阅读以下文章：
图片展示
下面是 CNN 模型的一个示例：
希望这个教程能帮助你更好地理解 CNN。如果你有任何疑问，欢迎在评论区留言。