深度学习-23-基于keras的十大经典算法之卷积神经网络CNN
文章目录
1 卷积神经网络CNN
1.1 CNN简介
模型原理：
卷积神经网络（CNN）是一种专门为处理图像数据而设计的神经网络，由Lechun大佬设计的Lenet是CNN的开山之作。
CNN通过使用卷积层来捕获局部特征，并通过池化层来降低数据的维度。
卷积层对输入数据进行局部卷积操作，并使用参数共享机制来减少模型的参数数量。池化层则对卷积层的输出进行下采样，以降低数据的维度和计算复杂度。这种结构特别适合处理图像数据。
模型训练：
使用反向传播算法和梯度下降优化算法来更新权重。在训练过程中，通过计算损失函数关于权重的梯度，然后使用梯度下降或其他优化算法来更新权重，以最小化损失函数。
优点：
能够有效地处理图像数据，并捕获局部特征。具有
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