第三章：卷积神经网络 (CNN) 及其应用

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第三章：卷积神经网络 (CNN) 及其应用第三章：卷积神经网络 (CNN) 及其应用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是深度学习领域中一种强大的模型，尤其在处理图像和视频数据方面表现出色。它们通过模拟人脑视觉皮层的结构，能够自动学习图像中的特征，从而实现高效的图像分类、目标检测、图像分割等任务。本章将深入探讨CNN的核心原理、经典架构以及在计算机视觉中的广泛应用。 3.1 卷积层与池化层：原理、操作与特征提取 CNN的核心组成部分是卷积层和池化层。它们通过一系列操作，从原始图像中提取有用的特征，并逐步构建更抽象的表示。 3.1.