卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别、分类等任务的重要模型。本文将为您介绍 CNN 架构的基本组成部分，并通过可视化方式帮助您更好地理解。

CNN 架构组成部分

  1. 输入层：接收原始图像数据。
  2. 卷积层：通过卷积核提取图像特征。
  3. 激活层：引入非线性因素，如 ReLU。
  4. 池化层：降低特征图的维度，减少计算量。
  5. 全连接层：将特征图映射到输出类别。

CNN 架构可视化示例

以下是一个简单的 CNN 架构可视化示例：

  • 输入层：接收一张 32x32 的图像。
  • 卷积层：使用 3x3 的卷积核，步长为 1。
  • 激活层：使用 ReLU 激活函数。
  • 池化层：使用 2x2 的最大池化。
  • 全连接层：输出 10 个类别。

CNN 架构示例

扩展阅读

想要了解更多关于 CNN 的知识，可以访问本站 CNN 深度学习教程。

🌟 如果您对 CNN 架构有更深入的问题，欢迎在评论区留言讨论。🌟