卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习中的一种重要模型，主要用于图像识别、图像分类、目标检测等领域。CNN能够自动从原始数据中提取特征，具有强大的特征学习能力。

CNN基本结构

CNN的基本结构主要包括以下几个部分：

  • 卷积层（Convolutional Layer）：通过卷积操作提取图像特征。
  • 池化层（Pooling Layer）：降低特征图的分辨率，减少计算量。
  • 激活层（Activation Layer）：引入非线性因素，提高模型的表达能力。
  • 全连接层（Fully Connected Layer）：将卷积层和池化层提取的特征进行整合，进行分类。

CNN应用

CNN在图像处理领域有着广泛的应用，以下列举一些常见的应用场景：

  • 图像分类：例如，将图片分类为猫、狗等。
  • 目标检测：例如，在图片中检测出人、车等目标。
  • 图像分割：将图像分割成不同的区域。
  • 人脸识别：识别和验证人脸。

扩展阅读

更多关于深度学习和卷积神经网络的内容，可以参考以下链接：

Convolutional Neural Network