CNN 卷积神经网络：图像识别与分类利器

CNN（Convolutional Neural Network，卷积神经网络）是一种用于图像识别、分类和分割的深度学习模型。它主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过对输入的图像进行卷积操作，提取出图像的局部特征；池化层则缩小卷积层输出的特征图的尺寸，减少计算量，并增强模型的鲁棒性；全连接层则将卷积层和池化层输出的特征图转化为一维向量，最终输出模型的预测结果。CNN模型的优点在于它能够自动学习图像中的特征，不需要手动设计特征提取器，并且具有较强的泛化能力，能够处理不同尺寸和角度的图像。