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详细讲讲CNN算法

cnn算法

卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 是一种特殊的前馈神经网络,主要用于图像识别和处理。CNN 的主要思想是利用卷积运算来提取图像的特征。

CNN 的结构主要由三部分组成:卷积层、池化层和全连接层。

  • 卷积层:通过卷积核 (filter) 对图像进行卷积运算,来提取图像的特征。卷积核滑动过程中,会与图像上的每个像素点进行运算,得到输出特征图。
  • 池化层:通过池化操作来缩小图像的尺寸,同时保留重要特征。常见的池化操作有最大值池化和平均值池化。
  • 全连接层:将提取出的特征输入到全连接层中,进行分类和识别。

CNN 的优点在于其能够自动学习

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