CNN-demo

资 源 简 介

CNN-demo

详 情 说 明

卷积神经网络（CNN）是深度学习中处理图像识别任务的核心架构。其核心思想是通过局部感受野和权值共享机制，从原始像素中自动提取多层次的特征。

典型结构包含卷积层、池化层和全连接层。卷积层使用滑动滤波器提取局部特征，池化层通过下采样降低计算复杂度，全连接层则完成最终分类。CNN通过这种分层结构，能够逐步组合低级特征（如边缘）形成高级语义特征（如物体部件）。

现代CNN常结合批归一化、残差连接等技术解决梯度消失问题，并在计算机视觉领域广泛应用，包括图像分类、目标检测等任务。训练时需注意合理设置学习率、数据增强等超参数以避免过拟合。