cnn卷积神经网络图像分类

卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理具有网格结构的数据，如图像和语音信号。CNN在图像分类方面有着广泛的应用。它的架构是由多个卷积层、池化层和全连接层组成的。卷积层通过使用卷积核对输入图像进行特征提取，池化层则用于减少特征图的尺寸并保留最显著的特征。全连接层则将提取到的特征映射到不同类别的概率分布。通过反向传播算法，逐渐调整网络参数来最小化损失函数，从而实现图像分类任务。CNN的优势在于它可以自动从原始图像中提取特征，并具有对平移、旋转、缩放等变换具有一定的不变性。这使得CNN在图像分类领域表现出色。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [卷积神经网络教程 (CNN) 使用 TensorFlow 在 Python 中开发图像分类器](https://download.csdn.net/download/wly476923083/88230143)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [用于图像分类的经典的卷积神经网络CNN](https://blog.csdn.net/ch18328071580/article/details/94960064)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [使用卷积神经网络（CNN）进行图像分类与识别](https://blog.csdn.net/a871923942/article/details/129903965)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]