卷积神经网络CNN实战详解——图像分类中的CNN

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卷积神经网络（CNN）是一种专门用于计算机视觉领域的深度学习架构。 它由多层组成，这些层能够自动从输入数据中学习层次化的特征，从简单的边缘模式开始，逐步深入到更复杂的结构，从而支持图像分类和物体检测等任务。 CNN架构 为了让大家可以更好的入门和学习深度学习、神经网络，我为大家准备了一个学习仓库 （包含深度学习、神经网络从入门到进阶的学习资料，论文、教程、项目等），这篇文章的数据集也一起打包好了！ 大家可以添加小助手获取 （长按二维码图片 添加既可） ，记得发送文章标题截图给小助手哦! 为什么我们需要CNN？ 假设我们有一个6x6的矩阵，代表图像中的数字1。 import numpy as np number_1_matrix = np.array([ [ 0, 0, 1, 0, 0, 0 ], [ 0, 1, 1, 0, 0, 0 ], [ 1, 0, 1, 0, 0, 0 ], [ 0, 0, 1, 0, 0, 0 ], [ 0, 0, 1, 0, 0, 0 ], [ 0, 0, 1, 0, 0, ………………………………