简介
卷积神经网络（CNN）是深度学习中用于图像识别和处理的核心模型。它通过模拟人类视觉系统的工作方式，自动提取图像特征，广泛应用于计算机视觉领域。🎯
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核心概念
卷积层
通过滤波器（kernel）滑动扫描图像，提取局部特征。池化层
降低数据维度，增强特征鲁棒性（如最大池化、平均池化）。激活函数
常用ReLU（Rectified Linear Unit）引入非线性特性。
应用场景
- 图像分类：如手写数字识别（MNIST数据集）
- 目标检测：如检测图片中的猫和狗
- 图像生成：如使用GAN生成艺术作品