卷积神经网络概述

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在图像识别、视频分析等领域表现优异的深度学习模型。它通过学习图像中的局部特征，从而实现对图像的识别和分类。

CNN的基本结构

CNN主要由以下几个部分组成：

• 卷积层（Convolutional Layer）：通过卷积核对输入图像进行卷积操作，提取图像中的局部特征。
• 池化层（Pooling Layer）：对卷积层输出的特征图进行下采样，减少参数数量，提高模型效率。
• 全连接层（Fully Connected Layer）：将池化层输出的特征图展平，连接到全连接层进行分类。

CNN的应用

CNN在以下领域有着广泛的应用：

• 图像识别：如人脸识别、物体识别等。
• 图像分类：如植物分类、动物分类等。
• 目标检测：如车辆检测、行人检测等。
• 视频分析：如动作识别、视频分类等。

扩展阅读

想要了解更多关于CNN的知识，可以阅读以下文章：

• 深度学习之卷积神经网络
• CNN在图像识别中的应用

CNN结构图