卷积神经网络（CNN）是深度学习领域的重要技术，广泛应用于图像识别、物体检测等计算机视觉任务。以下是核心知识点梳理：

📌 1. CNN 核心结构

  • 卷积层（Convolution Layer）
    使用滤波器提取局部特征，如
    卷积层
  • 池化层（Pooling Layer）
    降维处理，保留关键信息，如
    池化层
  • 激活函数（ReLU/Softmax）
    增加模型非线性能力，如
    ReLU_Function
  • 全连接层（Fully Connected Layer）
    最终分类决策层，如
    全连接层

📚 2. 学习路径建议

  1. 先掌握线性代数与神经网络基础：深度学习入门
  2. 学习PyTorch/TensorFlow框架实践
  3. 参考经典论文：AlexNet / VGG

🧪 3. 典型应用场景

  • 图像分类（如MNIST手写数字识别）
  • 目标检测（如YOLO算法）
  • 图像生成（如GANs）
  • 医疗影像分析（如肿瘤检测）

建议通过卷积神经网络实战进一步了解具体实现细节。