卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习中用于图像识别的利器，其结构模仿生物视觉机制，通过卷积层、池化层和全连接层的层级处理，实现对图像特征的自动提取与分类。以下是核心概念解析👇

🧩 1. CNN的核心组件

  • 卷积层（Convolutional Layer）
    使用滤波器（Filter）扫描图像，提取局部特征。例如：
    卷积操作
    - 滤波器大小：常见3x3、5x5 - 激活函数：ReLU（Rectified Linear Unit）
  • 池化层（Pooling Layer）
    降低数据维度，增强平移不变性。例如：
    池化层
    - 最大池化（Max Pooling） - 平均池化（Average Pooling）
  • 全连接层（Fully Connected Layer）
    将特征映射到最终分类结果，类似传统神经网络。
  • 激活函数（Activation Function）
    如ReLU、Sigmoid、Tanh，赋予模型非线性表达能力。

📈 2. CNN的应用场景

  • 图像分类（如MNIST手写数字识别）
  • 目标检测（如YOLO、Faster R-CNN）
  • 图像分割（如U-Net）
  • 特征提取（用于其他任务的预训练模型）

📚 3. 扩展学习

想深入了解CNN实战？推荐前往：
深度学习实战：用CNN识别手写数字
或阅读 PyTorch官方文档：卷积神经网络详解 获取代码示例。

🧠 小贴士

  • 卷积核的深度决定特征通道数
  • 步长（Stride）和填充（Padding）影响输出尺寸
  • 多层堆叠可捕捉更复杂的特征

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