卷积神经网络（CNN）概述
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种专门用于处理网格结构数据的深度学习模型，在图像处理、计算机视觉等领域有广泛应用。
CNN的核心概念
- 卷积层：提取局部特征
- 池化层：降低特征维度
- 激活函数：引入非线性
- 全连接层：综合特征进行分类
CNN的典型架构
- LeNet-5：手写数字识别的开创性模型
- AlexNet：深度CNN的里程碑
- VGGNet：探索网络深度的重要性
- ResNet：解决深层网络的梯度消失问题
CNN的主要应用领域
- 图像分类：识别图像中的主要对象
- 目标检测：定位并识别图像中的多个对象
- 图像分割：精确划分图像中的每个像素
- 人脸识别：识别和验证人脸身份
- 医学图像分析：辅助疾病诊断和病变检测