cnn是什么简称？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
它是一种深度学习模型，特别适用于图像和视频处理任务。
CNN通过模仿人类视觉系统的方式，从输入数据中提取特征并进行分类或回归。
由于其卓越的特征提取和抽象能力，CNN在计算机视觉领域取得了巨大成功。
其基本组成由卷积层、激活函数、池化层和全连接层等组件构成，其中卷积层可以有效捕捉输入中的局部特征，激活函数引入非线性，池化层降低数据维度，全连接层完成最终的分类或回归任务。
通过层层堆叠和训练，CNN能够学习到高层次的图像特征，提高图像分类、目标检测和图像生成等任务的准确性。