cnn是什么技术?
编辑:自学文库
时间:2024年03月09日
它是一种深度学习模型,主要用于图像识别和处理任务。
CNN模型模拟了人类视觉系统的工作原理,通过卷积、池化和全连接等层来提取图像的特征并进行分类。
卷积层通过使用一组可学习的滤波器与输入图像进行卷积操作,提取图像中的边缘、纹理等局部特征。
池化层则用于降低特征的空间大小,减少参数和计算量。
全连接层将图像特征映射到具体的类别,进行最终的分类判断。
CNN具有参数共享和稀疏连接等特点,能够有效地处理高维数据,并具有较好的通用性和鲁棒性,因此广泛应用于计算机视觉领域。