卷积神经网络（CNN）教程 🧠

卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是深度学习中用于图像识别的基石技术，其核心思想通过局部感知和权值共享降低计算复杂度。以下是关键知识点：

1. 核心结构

  • 卷积层：用滤波器（Filter）提取局部特征，如卷积层结构
  • 激活函数：如ReLU，引入非线性变换 ✅
  • 池化层：通过最大池化（Max Pooling）或平均池化压缩数据维度 📌
  • 全连接层：最终分类决策，通常位于网络末端 🧾

2. 典型应用

  • 图像分类：如图像识别应用
  • 目标检测：YOLO、Faster R-CNN等算法基于CNN实现 📸
  • 语义分割：U-Net等模型用于像素级分类 🧩

3. 学习路径推荐

卷积网络原理
**图示**：CNN的典型流程图（卷积→激活→池化→重复→全连接）

小贴士：理解卷积操作的数学本质（矩阵乘法）是掌握CNN的关键 🔑