卷积神经网络 图文说明
时间: 2023-10-16 10:10:14 浏览: 50
卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种特别适合处理图像的深度学习模型。它的结构与传统的前馈神经网络类似,由输入层、隐藏层和输出层构成。不同之处在于,CNN在隐藏层中使用了卷积层和池化层。
卷积层的作用是使用卷积核对输入数据进行卷积计算,得到新的特征图。每一个卷积核是一个小的矩阵,可以用来提取图像中的边缘、纹理等特征。
池化层的作用是降低图像的分辨率,并保留重要的特征。常用的池化方法有最大池化和平均池化。
CNN的优势在于能够自动从数据中学习特征,并且在处理图像时能够保持空间和结构信息。因此,它在计算机视觉等领域有着广泛的应用。