卷积神经网络（CNN）简介 🧠

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种专为处理网格状数据（如图像、视频）设计的深度学习模型。其核心思想通过局部感知和权重共享降低参数数量，同时保留空间层次结构信息。以下是CNN的关键组成部分：

1. 卷积层 🧩
   使用卷积核（filter）在输入数据上滑动，提取局部特征。

   *示例：通过3x3的卷积核检测图像中的边缘*

2. 激活函数 📈
   常见的ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数为网络引入非线性。

   *效果：将负值置零，保留正值以增强特征表达*

3. 池化层 🧺
   通过最大池化（Max Pooling）或平均池化降低数据维度，提升鲁棒性。

   *作用：减少计算量，防止过拟合*

4. 全连接层 🧩
   最后阶段将特征映射到输出结果（如分类标签）。

   *示例：用于图像分类任务*

若需深入学习CNN的实现细节，可访问 CNN教程 进行扩展阅读。