卷积神经网络

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一种深度学习算法，广泛应用于图像处理和计算机视觉领域。它通过卷积运算来提取图像中的局部特征，并利用池化技术进行特征选择和降维，从而提高模型的泛化能力和鲁棒性。卷积神经网络由多个卷积层、池化层和全连接层组成，通过反向传播算法进行训练，最终可以实现图像分类、目标检测、语义分割等任务。与传统的神经网络相比，卷积神经网络在图像处理任务中具有更高的效率和准确性。