引言
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是一种深度学习算法，是目前深度学习技术领域中非常具有代表性的神经网络之一，在图像分析和图像处理领域取得了众多突破性的进展。
“猫狗识别”是CNN中的经典案例，在“猫狗识别”这一应用场景中，CNN通过学习大量猫和狗的图片数据，自动提取图片中的特征，如边缘、纹理、形状等，从而区分和识别出图片中的猫和狗，实现高准确性的猫狗分类任务。
训练过程中，CNN通过多层卷积层、池化层和全连接层的组合，逐渐从原始图像中提取出更高层次的特征。这些特征随后被用于分类任务，即判断一张新的图片是猫还是狗。随着训练的深入，网络的识别准确率会逐渐提高，通过该案例，可以快速掌握CNN的知识。
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💻《卷积神经网络--猫狗识别》
实践练习
猫狗识别不仅是一个有趣的项目，也是深度学习领域中的一个经典案例，它展示了卷积神经网络在图像识别领域的强大能力。此外，这种技术的应用不仅限于宠物识别，还可以广泛应用于安防监控、自动驾驶、医学影像分析等多个领域。
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