一起草CNN,深度学习之卷积神经网络（CNN）原理与应用解析

好的，让我们一起草拟一个简单的卷积神经网络（CNN）模型。CNN是一种用于图像识别、分类和其他视觉任务的前馈神经网络。以下是CNN模型的基本组成部分：1. 输入层：接收原始图像数据，通常为三维数据（高度、宽度、通道数）。2. 卷积层：通过卷积核（也称为滤波器）对输入数据进行卷积操作，以提取特征。每个卷积核会学习到一种特定的特征，如边缘、纹理等。3. 激活函数