卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习领域的重要分支，广泛应用于图像识别、目标检测等任务。以下是关键知识点解析：
1. 基本结构 📌
- 卷积层：通过滤波器提取局部特征（如边缘、纹理）
- 池化层：降低数据维度，增强平移不变性（如Max Pooling）
- 全连接层：最终分类决策，通常位于网络末尾
2. 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）
3. 优势与特点 ✅
- 自动提取特征，减少人工设计
- 参数共享提升计算效率
- 局部感知模拟生物视觉机制
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