深度学习之CNN卷积神经网络
2024-08-26 10:30:22 9 举报
CNN卷积神经网络是一种深度神经网络结构,广泛应用于图像处理、语音识别等领域。卷积神经网络的核心是卷积层,通过卷积操作提取图像中的局部特征,有效降低模型的复杂性。此外,池化层用于降低特征图的空间尺寸,提高模型的泛化能力。通过多个卷积层和池化层的组合,CNN能够学习到图像中的复杂特征,从而实现高精度的分类、检测等任务。
作者其他创作
大纲/内容
池化特征图
输入图像
特征图
卷积层
池化层
池化窗口
卷积和池化
向量化
向量特征图
全连接层
......
输出层
输入层
池化
过滤器
图像
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