CNN卷积神经网络原理，卷积+池化详解

1、前言

CNN是图像识别的王者网络，人脸识别、检测、分类全部依赖CNN。本文通俗讲解卷积、池化、填充。

2、三大核心结构

• 卷积层：提取图片纹理、边缘特征

• 池化层：压缩图片、降维、减少参数

• 全连接层：整合特征、输出分类结果

3、卷积核作用

不同卷积核提取不同特征：边缘、明暗、纹理。

4、总结

所有视觉算法底层都是CNN，必须吃透原理。