今天我们介绍了 CNN 的价值、基本原理和应⽤场景，简单总结如下：
CNN 的价值：
- 能够将⼤数据量的图⽚有效的降维成⼩数据量(并不影响结果)
- 能够保留图⽚的特征，类似⼈类的视觉原理
CNN 的基本原理：
- 卷积层 – 主要作⽤是保留图⽚的特征
- 池化层 – 主要作⽤是把数据降维，可以有效的避免过拟合
- 全连接层 – 根据不同任务输出我们想要的结果
CNN 的实际应⽤：
- 图⽚分类、检索
- ⽬标定位检测
- ⽬标分割
- ⼈脸识别
- ⻣骼识别
11. CNN 总结
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