深度学习中的卷积神经网络（CNN）示例教程

卷积神经网络（CNN）是一种强大的深度学习模型，特别适用于图像识别和图像处理任务。本教程将介绍一些CNN的示例，帮助您更好地理解其原理和应用。

1. CNN基本概念

CNN通过卷积层、池化层和全连接层等结构，对图像数据进行特征提取和分类。

卷积层是CNN的核心，通过卷积核对图像进行局部特征提取。

池化层用于降低特征图的维度，减少计算量，并提高模型的鲁棒性。

全连接层将卷积层和池化层提取的特征进行组合，用于最终的分类。

以下是一些使用CNN进行图像识别的示例：

使用CNN对图像进行分类，例如将猫和狗进行区分。

使用CNN检测图像中的目标位置，例如检测图像中的车辆。

使用CNN对图像进行像素级别的分割，例如分割图像中的前景和背景。