卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是深度学习领域中一种专为处理网格状数据（如图像）设计的神经网络架构。其通过卷积层、池化层和全连接层的组合，能够自动提取图像特征并实现高效的模式识别。
核心原理 📌
- 卷积层：使用滤波器（kernel）扫描图像，提取局部特征（如边缘、纹理）。
- 池化层：降低数据维度，增强模型对平移不变性（如最大池化）。
- 全连接层：将提取的特征映射到最终输出（如分类结果）。
典型应用场景 🎯
- 图像分类：如识别图片中的物体（如猫、狗）。
- 目标检测：定位图像中的多个物体（如YOLO算法）。
- 图像分割：划分图像中每个像素的类别（如U-Net模型）。
- 人脸识别：通过特征提取实现身份验证。
扩展阅读 🔗
- 如需了解深度学习的基础知识，可访问 /Community/Blog/2023/Deep_Learning_Overview
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技术优势 ✅
- 自动特征提取：无需手动设计特征，减少人工干预。
- 参数共享：降低模型复杂度，提升训练效率。
- 平移不变性：对图像中的物体位置变化具有鲁棒性。