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TensorFlow：卷积神经网络CNN实战.docx

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    TensorFlow：卷积神经网络CNN实战

    1卷积神经网络基础

    1.1CNN的基本概念

    卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种深度学习模型，特别适用于处理具有网格结构的数据，如图像。CNN通过局部感受野、权值共享和下采样等机制，能够自动学习图像的特征，从而在图像分类、目标检测、语义分割等任务中表现出色。

    1.1.1特点

    局部感受野：每个神经元只与输入的一部分区域相连，这反映了图像中局部像素之间的相关性。

    权值共享：同一卷积层中的所有神经元共享相同的权重，减少了参数数量，提高了模型的泛化能力。

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