在上一篇文章中，我们介绍了深度学习与神经网络的基本概念，特别是梯度下降与优化算法。在这一篇中，我们将深入探讨卷积神经网络(CNN)的核心操作：卷积和池化。这些操作是构建任何CNN的基础，了

在上一篇文章中，我们讨论了卷积与池化操作，围绕这两个核心组件构建出卷积神经网络的基本单元。本篇将深入探讨卷积神经网络的整体架构与模型设计，包括不同层次的构建以及如何组合这些层以满足特定的任务需求。

在前一篇我们探讨了卷积神经网络(CNN)的架构与模型设计，为后续深入的目标检测与识别打下了良好的基础。本篇将重点讨论迁移学习和预训练模型，它们是提高模型性能与减少训练时间的重要手段。

迁移

在前一篇文章中，我们详细讨论了卷积神经网络（CNN）中的迁移学习和预训练模型，了解了如何通过更有效的方式训练深度学习模型，以实现更好的性能。在本篇文章中，我们将重点关注目标检测与识别中的对象检测算