CNN_Convolutional_Neural_Network_PyTorch_0">卷积神经网络 (CNN, Convolutional Neural Network) 算法详解与PyTorch实现
CNN__6">1. 卷积神经网络 (CNN) 算法概述
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像处理、计算机视觉等领域。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等结构，能够有效地提取图像中的特征，并进行分类、检测等任务。
1.1 图像处理
图像处理是一种将图像转化为数字信号并进行处理的技术。CNN通过卷积操作提取图像中的局部特征，通过池化操作降低特征图的维度，从而实现对图像的高效处理。
CNN_13">1.2 CNN的优势
- 局部感受野：CNN通过卷积操作提取图像中的局部特征，能够捕捉图像的局部信息。
- 参数共享：CNN通过参数共享减少模型参数，降低计算复杂度。
- 平移不变性：CNN通过池化操作实现平移不变性，能够处理图像中的平移、旋转等变换。
