卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是深度学习中一种重要的神经网络结构，广泛应用于图像识别、视频分析等领域。本教程将为您介绍CNN的基本概念、原理和应用。
CNN原理
CNN的核心思想是通过卷积层、池化层和全连接层等结构，自动从原始数据中提取特征，实现数据的分类或回归。
- 卷积层：通过卷积核（filter）在输入数据上滑动，计算局部区域的特征。
- 池化层：对卷积层输出的特征进行降采样，减少参数数量，提高模型泛化能力。
- 全连接层：将池化层输出的特征连接起来，通过全连接层进行分类或回归。
CNN应用
CNN在图像识别、物体检测、图像分割等领域有着广泛的应用。以下是一些典型的应用案例：
- 图像识别：例如，识别图片中的猫、狗等动物，识别交通标志等。
- 物体检测：例如，检测图片中的车辆、行人等物体。
- 图像分割：将图像分割成多个区域，例如，分割医学图像中的肿瘤区域。
拓展阅读
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