卷积神经网络（CNN）原理详解 🧠

卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习中用于处理网格状数据（如图像、视频）的高效模型。其核心思想通过局部感知、权值共享和池化操作提取数据特征，广泛应用于图像识别、目标检测等领域。

1. CNN 的基本组成

• 卷积层（Convolutional Layer）
  通过滤波器（Filter）滑动扫描输入数据，提取局部特征。

  

• 激活函数（Activation Function）
  常用 ReLU（Rectified Linear Unit）引入非线性，增强模型表达能力。

  

• 池化层（Pooling Layer）
  通过最大值池化（Max Pooling）或平均池化降低数据维度，提升鲁棒性。

  

• 全连接层（Fully Connected Layer）
  将提取的特征映射为最终输出（如分类标签）。

  

2. 工作原理

1. 特征提取：卷积层逐层堆叠，从原始数据中学习抽象特征。
2. 降维与泛化：池化层压缩空间尺寸，减少计算量。
3. 分类决策：全连接层整合全局信息，输出预测结果。

3. 应用场景

• 图像识别：如人脸识别、物体检测（可查看 [/目标检测技术]）
• 医学影像分析：辅助疾病诊断
• 自然语言处理：通过一维卷积处理文本数据

4. 扩展阅读

想深入了解 CNN 的数学基础？可前往 [/深度学习基础] 了解更多关于激活函数、损失函数等核心概念。