Google推出的深度学习框架TensorFlow（卷积神经网络）

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，专门设计用于处理和识别具有层级结构的输入，如图像和视频。CNN 在计算机视觉领域得到广泛应用，因为它们能够有效地提取图像中的特征，并对图像进行分类、检测和分割等任务。 CNN 的核心概念包括以下几个重要部分： 1. 卷积层（Convolutional Layer）：卷积层是 CNN 中的基本组件，通过应用卷积操作来提取图像中的特征。卷积操作是将卷积核（filter）与输入图像进行逐元素相乘，并将结果相加，以生成输出特征图。卷积核在整个输入图像上滑动，可以检测不同位置的特征。 2. 池化层（Pooling Layer）：池化层用于减少特征图的维度并保留最重要的信息。常见的池化操作包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling），它们通过选择局部区域中的最大值或平均值来减少特征图的大小。 3. 激活函数（Activation Function）：激活函数在 CNN 中被引入以增加模型的非线性拟合能力。......